製造業の現場の暗黙知を組織横断で活用するためのナレッジ管理基盤、LIGHTzが提供

　製造業向けシステムを開発するスタートアップ・LIGHTzの「汎知化AI」は、製造業のエンジニアリングチェーンで発生する熟練者の判断や意思決定を自動で蓄積するためのナレッジ管理基盤（図1）。工程ごとに分断されていた暗黙知を蓄積対象とし、特定の担当者や部署に閉じた判断の根拠を、組織横断で意思決定に再利用できるという。

図1：「汎知化AI」によるナレッジ蓄積と業務活用への流れ

　汎知化AIでは、形式知として手順書や仕様書などを、暗黙知として熟練者の経験や判断を蓄積する。暗黙知となる判断の過程は、暗黙知抽出AIエンジン「Re:Quid（リキッド）」によって収集し、「なぜその判断に至ったのか」「どのような基準で決定したのか」といった背景となる情報をナレッジとして蓄積する。

　これら形式知と暗黙知を構造化して組み合わせ「文書の記載内容」「過去の類似事例」「判断の根拠」「推奨アクション」をセットにして出力する。これにより、過去の知見や判断の経緯を踏まえた意思決定を支援するという。利用量や蓄積するデータの増加に応じて回答精度が向上する仕組みも備える。

　蓄積したナレッジを活用するため、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）機能を備えるほか、同社のプロジェクト支援エージェント「汎知化AI for Design」、3D（3次元）形状ナレッジ検索システム「blooplinter」、トラブルシューティングシステム「LIGHT Solver」などと連携する（図2）。企業が独自に開発・運用する業務アプリとの連携にも対応できるとする。

図2：汎知化AIはエンジニアリングチェーン全体を支え、各工程に向けた業務アプリを提供・連携する

　連携する業務特化AIエージェントは順次拡張を予定する。

　LIGHTzによると、製造業の現場では、熟練者が持つ判断やノウハウが、組織の資産として十分に蓄積・活用されないまま失われるケースが少なくない。その理由として（1）判断の背景となる情報が担当者の異動や退職とともに失われていく、（2）文書を蓄積しても現場の意思決定に生かされない、（3）ノウハウが部署ごとに分断されて組織で生かし切れていない、という3つを挙げている。