熟練者の技術継承とノウハウのデータベース化が課題でした
部品メーカーにおいて、特定の製造工程にて、明確なマニュアルがない状況であったため、熟練者の知識・ノウハウを若手社員に継承することが困難な状況でした。属人的な技術や判断基準が多く、技術継承の仕組みが確立されていないことが大きな課題となっていました。
LLM・RAGでの検索性向上により、技術継承を促進
生成AIを活用したソリューションを導入し、熟練者の知識・ノウハウをデータベース化することで、誰でも必要な情報にアクセスできる環境を構築しました。過去のデータや資料をデータベース化し、LLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成）技術を組み合わせることで、若手社員でも熟練者と同等の判断ができる仕組みを実現しました。
これにより、「これどうやるんだろう？」「これであってるのかな？」「何に注意すべきなんだろう？」といった疑問に対して、AIアドバイスや注意点を即座に得られるようになり、技術継承のスピードが大幅に向上しました。
段階的な導入で着実な成果を実現
ロードマップ支援では、現場インタビューとデータ収集、RAG構築方針策定を実施。ソリューション開発支援では、収集データのベクトルDB化、RAGプロトタイプ開発・検証、検証結果の考察、本開発ロードマップの策定を行いました。
現場データ収集とRAG構築により、マニュアルになっていなかった熟練者のノウハウを共有可能な状態にし、新入の不良品割合の減少による製造コスト削減も実現しています。