この記事では、昨今で急激に進化している生成AIについて、製造業におけるナレッジマネジメントでの活用方法について解説します。製造業のノウハウの蓄積や活用は多くの企業で抱えている課題ですが、生成AIの登場によってそれがどのような変革を遂げるのか、DXとも絡めながらその可能性を探ります。
はじめに
製造業において、ノウハウや知識の蓄積方法は長年にわたり重要な課題でした。従来では、ノウハウの蓄積は主に経験豊富な技術者の知識をマニュアルや手順書として文書化するなど記録して残し、それを後進に伝えることで行われてきました。
しかしながら、この方法にはいくつかの問題点があります。
たとえば、ノウハウや知識の情報が属人化しやすく、検索や活用が難しいことが挙げられます。そして、ノウハウや知識を持つ技術者が退職する際には、それら知識が失われてしまうリスクがあります。
そこで、弊社では新たに登場した生成AI（生成人工知能）に注目しています。生成AIが何たるか、といった解説は専門家にお任せしますが、自然言語処理技術を駆使し、膨大なデータから有用な情報を自動で生成・提供する能力を持っているものです。
このAIの技術が製造業にもたらす影響はとてつもなく大きなものであり、ノウハウの蓄積の場面においても活用しない手はないと考えています。
ノウハウをテキストや図の形式で蓄積するとともに自動生成も可能になり、従来の問題点を解決するだけでなく、ナレッジマネジメントのデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進します。
本記事では、生成AIの登場により製造業のノウハウ蓄積方法や活用方法がどのように変わるのかを紹介します。さらに、ナレッジマネジメントのDXがもたらす利点や具体的な事例を交えながら、製造業における未来の可能性について探っていきます。
製造業におけるナレッジマネジメントの現状
製造業において、ナレッジマネジメント（知識管理）は非常に重要な課題です。製品の設計から生産、品質管理に至るまで、多くの知識やノウハウが必要とされ、それを“組織の知識”と言います。これら組織の知識を効果的に蓄積し、共有することで、製造業の効率と品質は歴史とともに向上させることができます。しかし、従来のナレッジマネジメントにはいくつかの課題があり、それらが製造業の成長を妨げていることも事実です。
従来のナレッジ蓄積方法
製造業における従来のナレッジ蓄積方法は主に以下の二つです。
①マニュアルや手順書の作成・保管
マニュアルや手順書は、製造業において標準的な作業手順や技術的なノウハウを文書化したもので、新入社員の教育や業務の標準化を目的として作成されます。
作業手順書：各工程における具体的な作業手順を詳細に記載したもので、これにより作業者は手順通りに作業を進めることができ、品質の安定化が図れます。
保守マニュアル：機械や設備の保守・点検方法を説明したもので、定期的なメンテナンスやトラブルシューティングに役立ちます。
安全マニュアル：作業現場での安全対策や緊急時の対応方法を記載したもので、従業員の安全を確保するために重要です。
②経験に基づくノウハウの伝承
長年の経験を持つ技術者や職人が、新しい世代にその知識や技術を伝えるという方法です。
OJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）：職場で実際に作業を行いながら、先輩社員が新人に技術や知識を教える方法で、実践的なスキルを習得するのに効果的です。
口伝：技術者同士の会話やミーティングを通じてノウハウを共有する方法で、非公式な場での情報共有も含まれます。
ワークショップや研修：特定の技術や知識を深めるための集中講座や実技研修で、外部講師を招く場合もあります。
現状のナレッジマネジメントの問題
上記に挙げたような従来のナレッジ蓄積方法にはいくつかの問題が存在します。
問題①：情報の属人化
特定の個人にノウハウや知識が集中し、それが他の従業員に共有されにくい状況になりがちです。
経験の蓄積：長年の経験を通じて得た知識は、その人個人に依存しやすく、文書化されにくい（言語化や図表化しにくい）傾向があります。
非公式な伝承：口伝やOJTによる知識の共有は記録が残らないため、属人化傾向を助長します。
この結果、特定の技術者が退職や異動をした際に、重要な知識が失われるリスクが高まります。また、新入社員が必要な情報を得ることが難しくなり、生産性や品質に影響を与えることがあります。
問題②：検索や活用の難しさ
従来のナレッジマネジメントでは、蓄積された情報が効果的に検索・活用されにくいという問題もあります。
情報の分散：マニュアルや手順書が複数の場所に保存されている場合、必要な情報を探すのに時間がかかってしまいます。
情報の更新：古いマニュアルや手順書が更新されずに残っていることが多く、最新の情報がどこにあるのかを正しく探すことが困難です。
検索機能の不備：紙の文書や紙をPDFにしただけの簡易的なデジタルファイルでは、キーワード検索ができず、必要な情報を見つけるのが難しいです。
これらの課題を解決するために、これまでのナレッジマネジメントを支援するシステムの開発や導入では以下のようなことに注意が必要でした。
・ナレッジ入力時に正しくタグ（キーワード）をつける
・検索されるキーワードをマスター化（標準化）する
・システムに登録したキーワードを常に見直し更新する
現実問題として、ナレッジを登録する作業だけでも面倒な作業なのに、その際に多面的にナレッジを理解して正しくキーワードを選定することはものすごく難しいですし、たとえば、「デジタル化」→「DX」などキーワードも時代とともに変化するため常に見直していく必要があり、入力する人によるバラつきを極力失くすメンテナンスをする必要があり、実質的には不可能とも思えます。
生成AIがもたらすナレッジマネジメントの変革
さて、生成AI（生成型人工知能）は、製造業におけるナレッジマネジメントの変革をもたらすと述べてきましたが、その一つの大きな理由として、検索の必要性が大幅に軽減される点が挙げられます。以下に、生成AIがどのように検索の必要性を失くし、製造業のナレッジマネジメントを変革するかを詳細に説明します。
ナレッジの検索の必要性が軽減される理由
生成AIを活用することで、質問をすれば回答を返してくれるようになりました。つまり、キーワードにチェックを入れたりして検索をする必要がなくなったのです。
これらは、弊社のノウハウを入力したAIに対する質問と回答の一部の例ですが、従来のナレッジマネジメントをするITシステムと比較すると、ノウハウの検索の仕方が全く違うことが分かります。
ノウハウの構造化の必要性の変化
少し整理すると、従来のナレッジマネジメントでは、ノウハウを体系的に構造化するためにキーワードを設定し、文書化することが求められていました。しかし、生成AIの登場により、この必要性が大きく変わります。
自然な言葉での入力と出力が可能になる
生成AIは、自然な言葉での入力と出力が可能になります。これにより、ITに関する専門知識を持たない従業員でも簡単に情報を入力・取得できるようになります。
簡便なデータ入力：従業員は特別なフォーマットを使用せず、自然な言葉や文章や図表で情報を入力できます。生成AIはこの情報を自動的に解析し、必要なデータとして蓄積してくれます。
柔軟な情報出力：ユーザーの質問やリクエストに応じて、生成AIは適切な形式で情報を提供します。たとえば、特定の製造プロセスに関する詳細な説明や、トラブルシューティングの手順を自然な文章で出力してくれます。
つまり、ノウハウを登録（入力）する際の手間や、ナレッジを管理するITシステムそのものを管理する手間が大幅に削減されるのです。
これまでに行っていた、
「このナレッジの分類は、、、」
「このナレッジのキーワードは、、、」
といった作業が不要になります。
さらに、
「会社が決めた書式で書かないといけないから、PowerPointで報告してきた資料がいくつもあるけどWordにまとめ直さないといけない。。。」
といった作業も不要になるのです。
業務を進める過程で作成された資料をそのままノウハウとして蓄積することができるようになった変化は、組織の知識を蓄積する上で非常に大きなポイントであると言えます。
ナレッジマネジメントに対して生成AIを活用することは、製造業の効率化と競争力強化に大いに貢献するはずです。これからは、ノウハウの蓄積が多かった企業が生き残っていくと言っても過言ではありません。今後も生成AIの技術は進化を続け、製造業のさらなる発展を支える重要なツールとなることでしょう。
生成AI導入によるナレッジマネジメントのDX
ここで、ナレッジマネジメント領域での生成AIの活用が、DXとどのような関係性にあるのかを解説します。
DXの定義と重要性
DXの基本的な考え方
デジタルトランスフォーメーション（DX）とは、デジタル技術を駆使して業務プロセスやビジネスモデルを革新することです。DXの本質はD（デジタル）ではなくX（トランスフォーメーション）にある点に留意しましょう。
ナレッジマネジメントにおけるDX
ナレッジマネジメントにおけるDXとは、組織内の知識を効率的に蓄積し、共有することで、業務の質とスピードを向上させることで、以下のようなプロセスの変革があります。
従来のナレッジマネジメント
生成AIを活用した際のナレッジマネジメント
ナレッジマネジメントのプロセスが変革していますね。
生成AIを活用することで、こうしたナレッジマネジメントのDXが可能になるのです。
生成AI活用の成功事例
生成AIの活用が製造業におけるナレッジマネジメントを大きく変革することはご理解いただけたかと思いますが、ここで具体的にどのようにナレッジマネジメントの場面で生成AIを活用したのか、具体的な導入事例を紹介します。
事例1：部品製造企業（A社）の導入事例
導入の背景と課題
A社では、以下のような課題に直面していました。
ノウハウの属人化：長年の経験を持つベテラン技術者に知識が集中し、新人が学ぶのに時間がかかる。
情報の分散：手作業で作成されたマニュアルや手順書が紙媒体や個人のPCに保存され、必要な情報を見つけるのが困難。
更新の手間：製造工程や設備の変更に伴い、マニュアルの更新が頻繁に必要で、手動での更新作業に多くの時間がかかる。
生成AI導入後の効果と成果
こんな場面で生成AIを導入したことで、以下の効果と成果が得られました。
自動マニュアル生成：個人PCに格納されていてバラバラだったマニュアルをまとめて生成AIに入力し、マニュアルのたたき台を生成しました。これにより、マニュアル作成作業が大幅に効率化されました。
迅速な情報検索：従業員がマニュアル類を登録した生成AIに質問すると、必要な情報が即座に返ってくるようになり、情報検索にかかる時間が大幅に短縮されました。
知識の共有化：知識が生成AIに一元的に管理されるようになり、新人技術者でも必要な情報に迅速にアクセスできるようになったことで、教育にかかる時間が削減され、技術の伝承が円滑に行われる土台を作りことができました。
事例2：大手自動車メーカー（B社）の取り組み
実際の生成AIの使用方法と効果
B社では、生成AIを以下のように活用し、効果を得ています。
設計図の自動生成：過去の設計データを学習した生成AIが、新しい設計要求に応じて最適な設計図を自動生成することにより、設計プロセスが迅速化されました。
品質管理レポートの自動作成：IoTシステムとの組み合わせで製造工程のデータをリアルタイムで解析し、生成AIが品質管理レポートを自動作成することができます。これにより、品質問題の早期発見と迅速な対策が可能になりました。
カスタマーサポート：生成AIが顧客からの問い合わせに対して自動応答し、迅速かつ正確な情報提供を行うことで、従業員の業務負荷軽減と顧客満足度の向上につながっています。
まとめ
いかがでしたでしょうか。
今回は、生成AIとナレッジマネジメントの領域での活用に焦点を当ててみました。
生成AIは、あらゆる場面においてDXを実現する可能性があります。
生成AIによるマニュアルや設計図の自動生成、リアルタイムのデータ解析は業務プロセスの効率化を促進し、精度の高い情報提供により品質管理も強化されます。これにより、作業のスピードと品質の両立が可能となり、従業員の作業効率が向上し、新人教育のコストも削減されるでしょう。
また、迅速な意思決定を支援することで、市場での競争力が強化されるとともに、生成AIの進化は、さらなる自動化と知識管理の向上をもたらし、新しいビジネスモデルの創出も期待されています。
しかし、生成AIの導入は一度で完了するものではなく、継続的な改善と適応が重要です。常に最新の技術を取り入れ、業務プロセスを最適化し続けることで、生成AIの恩恵を最大限に享受できます。
生成AIは製造業の未来を大きく変える可能性を秘めていますが、この生成AIを活用する企業と活用できない企業の格差はどんどん広がっていくでしょう。効率化と品質向上、競争力の強化を実現し、継続的な技術革新と改善を通じて、さらなる発展を支える重要なツールである生成AIを確実に活用してほしいと思います。
生成AIの導入を検討されている企業様や、生成AIの活用方法を模索している企業様は、ぜひ弊社にご相談ください！
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