ナレッジ活用

製造現場には、標準作業書や生産実績、工程の山積表、作業日報など、膨大な記録（＝ナレッジ）が蓄積されています。日本の製造業の競争力の源泉は、こうした現場レベルのノウハウにあるとも言われています。これらの記録には、単なる数値や手順だけでなく、現場で培われた判断基準や工程ごとの繊細な前提条件といった、極めて価値の高い知識が詰まっています。

しかし、多くの場合、これらの情報は属人化した「眠った資産」となってしまっているのが実情です。

この課題を解決するのが、大規模言語モデル（LLM）とシミュレーション技術を組み合わせた新たなアプローチです。LLMを活用することで、記録の中から有用な情報を自動的に抽出し、それらを形式知として再構築することが可能になります。たとえば、生産ラインの過去データからボトルネックや改善のヒントを見出し、それをシミュレーションモデルに反映させることで、現場の知見を「知的財産」として誰もが活用できる形に変換できます。

従来のシミュレーションでは、現場で培われた判断基準が反映されず、システムが一方的に処理を進めてしまうことが多く、納得のいく結果を得るまでに何度も試行錯誤を繰り返す必要がありました。

一方、LLMを活用した新しい手法では、業務経験や意思決定の背景といった知的資産をモデルに反映できるため、自社の価値観や方針に合った改善提案を導き出すことが可能になります。初期段階から企業の考え方に即したモデル構築ができるため、PDCAサイクルも効率的に回り、継続的な改善を力強く支える仕組みとなるのです。