熟練ノウハウをAIでルール化、技能継承を支援

産業・一般モンスターラボ（東京都渋谷区）は20日、製造現場の熟練者が持つ判断基準やノウハウをAIでルール化する「TakumiRebuild AI」の提供を開始すると発表した。生成AI、ルールエンジン、機械学習を組み合わせ、個人の経験に依存してきた判断を組織で共有・継承できる形に変換する。

同サービスは、まず熟練者へのヒアリングや業務データから、生成AIが判断基準を抽出してルール候補として言語化する。次に、そのルールを基に数理最適化やルールエンジンを使った判定エンジンを構築し、同じ条件で同じ判断を再現できるようにする。運用後は機械学習が過去データから例外や異常を検知し、生成AIが新たなルール候補を提示。現場で確認・承認した内容をルールに反映する仕組みとした。

大手製造業で実施した実証では、少量多品種の受注生産品を扱う物流配置業務を対象とした。習熟に数年を要する業務について、5週間で熟練者の判断ルールを抽出してAIエンジンを開発し、複数製品で検証。その結果、熟練者の判断との一致率が50％から85％に向上し、熟練者の作業工数は3分の1に削減したという。

製造現場では熟練者の退職や異動に伴う技能伝承に加え、担当者や拠点による判断のばらつきが課題となっている。モンスターラボは、判断結果だけでなく根拠となるルールを蓄積・共有できるようにし、技術伝承や判断の均質化、業務改善を支援する。

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