ナレッジマネジメントの成功事例｜製造業における生成AI活用の最前線

熟練技能者の高齢化や減少、グローバル市場での競争激化など、現代の製造業はかつてない荒波の中にあります。

こうした環境下において現場に蓄積された膨大なナレッジ（知識や知見）をいかにして掘り起こし組織全体の力として活用するかで、企業の今後が大きく左右されます。

特に近年は生成AIの登場と進歩によってナレッジマネジメント（知識管理）のあり方も変わりつつあり、新たな可能性が提示されています。

本記事では、製造業の経営層・マネジメント層に向けて、生成AIを活用したナレッジマネジメントの革新的なアプローチと、それを実現するための具体的な戦略を、事例を交えながら解説していきます。

国内外の製造業における生成AI活用成功事例

理論や技術の解説だけでなく、実際に成果を上げている企業の事例を知ることは、自社への導入イメージを具体化する上で有益です。

ここでは、グローバル企業から国内の中小企業まで、規模や業種を超えた成功事例を紹介します。

グローバル企業の先進事例｜予知保全と品質管理の自動化

ドイツのSiemensやBMWといった各国のグローバル企業では、生成AIを製造プロセスの深部にまで組み込み、実務的な成果を上げています。

Siemensでは、現場の作業員が自然言語で設備の稼働状況を確認したり、メンテナンスの指示を受けたりできる対話型のAIアシスタントを導入しました。

導入以前は、設備の詳細な状態を把握したり適切なメンテナンス手順を確認したりするために、複雑な管理システムの操作や膨大なマニュアルの読み込みが必要であり、作業者の習熟度によって対応スピードに差が生じることが課題でした。

AIアシスタントの導入後は、必要な情報へ即座にアクセスできる環境が整い、作業の標準化が進んだことで、設備のダウンタイム短縮と現場全体の生産性向上につながっています。

またBMWでは、画像認識AIと生成AIを組み合わせ、塗装のムラや部品の取り付けミスをリアルタイムで検知・分析する体制を構築し、品質管理の自動化を推進しています。

従来、こうした品質検査は熟練者の目視に頼る部分が大きく、検査精度のばらつきや不具合発生時の要因特定に時間を要する点が改善のボトルネックとなっていました。

AIによる自動検知と詳細な分析が組み合わさることで、人的ミスを抑えつつ検査の精度が向上し、品質管理工程の効率化が実現されています。

これらの事例は、単に大手企業が先端技術を導入したというだけでなく、現場が抱えていた属人的な判断や情報アクセスの負荷という具体的な課題をAIで解消し、組織としての能力を拡張させた成功例といえます。

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国内大手企業の事例｜技術文書検索とカスタマーサポートの変革

日本国内においても、大手製造業を中心にAIの活用による業務変革が進んでいます。

たとえば、トヨタ自動車やマツダでは、RAG技術を用いた社内検索システムを構築し、実務への導入を図っています。

従来、膨大な技術文書やマニュアルの中から必要な情報を探し出す作業は、技術者にとって大きな負担となっていました。

しかし、このシステムの導入によって必要な情報を瞬時に引き出せるようになり、技術調査にかかる工数が大幅に削減されています。また、社内からの問い合わせ対応時間も短縮されるなど、情報の検索性に留まらない実務的な成果が得られています。

さらに、パナソニックでは多言語に対応したFAQシステムを導入しています。

これにより、言語の壁を越えてグローバルな拠点間でのナレッジ共有を円滑に進めることが可能になりました。

これらの事例からわかるように、組織内に埋もれていた膨大な情報をAIによって整理し、活用可能な資産へと変えることで、組織全体の意思決定やサポート体制を強化できるのです。

中堅・中小企業の事例｜熟練工のノウハウ継承と生産性向上

生成AIの活用は大企業に限られたものではありません。特定の実務課題に焦点を絞ることで、中堅・中小企業においても確かな成果が得られています。

たとえば、ある金属加工メーカーでは、熟練工が長年の経験で培った加工ノウハウをAIに学習させ、若手社員がタブレット端末でいつでも参照できる環境を整備しました。

これまで暗黙知として継承が難しかった技能をAIが補完することで、教育コストの削減と技術の安定化を両立させています。

また、限られた人的リソースを有効活用するために、日報作成や見積もり業務の自動化に踏み切った部品メーカーの事例もあります。

定型的な事務作業をAIに委ねることで、本来注力すべき製造業務への集中が可能となり、組織全体の生産性向上が可能となります。

こうした身近な課題から着手するスモールスタートのアプローチは、投資対効果を早期に確認しやすく、多くの企業にとって導入のハードルを下げる有効なモデルケースといえます。

製造業のナレッジマネジメントにおける生成AI活用のメリット

生成AIを製造プロセスや組織運営に統合することで、単なる効率化にとどまらないメリットを享受することができます。

ここでは、データの資産化、予知保全、人材育成、そして設計プロセスの革新という4つの観点から、そのメリットを具体的に説明していきます。

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非構造化データの資産化と検索コストの劇的削減

製造現場には、日報、作業手順書、メールのやり取り、顧客からの問い合わせ履歴など、形式が統一されていない情報が大量に存在します。

これらは重要な知識を含んでいながらも、従来は検索や整理が難しく、活用が属人化しやすい領域でもありました。

生成AIを活用すると、文書の種類や書き方が揃っていない情報であっても、内容の意味を踏まえて横断的に整理し、関連する情報同士を結び付けやすくなります。

その結果、必要な情報に到達するまでの時間を短縮し、資料探索に費やしていた工数を抑えやすくなります。情報探索の負担が下がることで、技術者が本来注力すべき検討や改善、顧客対応などに時間を振り向けやすくなる点も実務上の利点です。

また、これまで参照されにくかった情報が、検索・再利用しやすい形で蓄積されることで、データを継続的に活用できる資産として扱いやすくなります。

これによって業務効率だけでなく、組織の学習速度や意思決定の質も改善され、経営効率の向上にもつながります。

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参考記事：Economic potential of generative AI | McKinsey

予知保全によるダウンタイムの最小化と設備効率の最大化

製造業において設備の突発停止は、生産計画の遅延や納期への影響だけでなく、復旧作業や代替生産の手配など、現場と管理部門の双方に大きな負荷を生じさせます。

したがって、故障が起きてから対応する事後保全だけでなく、兆候を捉えて未然に対処する予知保全が重要となってきます。

生成AIは、保全記録、点検報告、異常時の対応履歴、センサー値や稼働ログなど、複数の情報を横断して参照することができます。

たとえば、過去のトラブルに共通する前兆や条件を整理し、類似パターンが見られるケースを抽出できれば、点検の優先順位付けや原因仮説の立案を支援できます。

また現場が過去事例に迅速にアクセスできるようになることで、対応の再現性も高めやすくなります。

異常が疑われる状況での初動対応では、現象の説明が断片的になりやすく、必要な情報を揃えるまでに時間がかかることもあります。

しかしこれも生成AIを活用すれば、入力された状況説明から関連資料や過去事例を提示し、確認項目を整理することが可能になります。

設備停止のリスクを抑えつつ、復旧までの時間を短縮する効果が期待できるのです。

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参考記事：Generative AI in Manufacturing: 6 Use cases + Real-life Examples

人材育成と技能伝承の効率化

先述のように製造業では、熟練者の経験に支えられてきた判断や作業が多く、担当者の入れ替わりが起きると品質や生産性が不安定になりやすいという課題があります。

教育や引き継ぎに十分な時間を確保しにくい状況では、ナレッジマネジメントの仕組みを整えても、必要な知識が現場に行き渡らず、属人的な支援に依存し続けることがあります。

生成AIを活用すると、手順書、過去のトラブル報告、Q&A、会議メモ、設計レビューの記録などを横断して参照し、初学者が理解に必要な情報へ到達しやすくなります。

たとえば、ある工程で起こりやすいミスや注意点、例外対応が必要になる条件などを関連資料から拾い上げて整理することで、学習の抜け漏れを減らせます。

質問に対して参照先と要点を提示できるようになるため、教育担当の負担を抑えながら、若手を含めた現場の理解水準を引き上げられるようになります。

さらに、現場で日常的に発生する小さな疑問に対して、生成AIを対話型の支援役として位置付けることで、いわゆるAIメンターとして機能させることも可能です。

また、技能伝承では、熟練者の判断が暗黙知として共有されないのが課題となりがちですが、生成AIは、日報や作業記録、保全履歴などの断片的な情報を関連付け、判断の背景や手順の意図を整理する支援が可能です。

これによって経験者の知識を共有可能な形に近づけ、現場対応の再現性を高めることが期待できます。

参考記事：Generative AI in Manufacturing: How to Drive ROI and Manage Risks?

設計プロセスの高度化と意思決定の迅速化

R&D（研究開発）や設計部門では、過去の設計意図や変更理由、レビュー指摘、試験結果などが複数の資料に分散しやすく、必要な情報を揃えるまでに時間がかかることがあります。

こうした状況では、同様の検討を繰り返したり、判断の根拠が不明確なまま議論が長引いたりするなど、意思決定の速度と再現性に影響が出やすくなります。

生成AIを活用すると、仕様書、図面コメント、設計変更申請、過去の不具合報告、顧客要求の履歴などを横断して参照し、関連する情報を整理した上で提示しやすくなります。

たとえば、過去に採用しなかった案の理由や、同種製品で発生した不具合と対策、設計上の制約条件などをまとめて参照できれば、検討時の出発点を揃えやすくなります。会議やレビューでの情報収集に費やす時間を圧縮し、論点整理と判断に集中することができます。

また、設計レビューやトラブル対応では、関係者間で参照している資料や前提が揃わないことが少なくありません。

生成AIが参照先を明示しながら要点を整理できるようにしておくことで、議論の前提を合わせやすくなり、判断の質を保ちながら意思決定を迅速化する効果が期待できます。

参考記事：Generative AI in Manufacturing: 5 Industry-Transforming Use Cases – Azumuta

ナレッジマネジメントを加速させるAI技術

生成AIを実務で活用するためには、それを支える技術的な基盤への理解が重要となります。

特に、社内固有の知識を扱うための「RAG」、曖昧な情報から関連性の高い情報を導く「ベクトル検索」、そして現実世界を仮想空間で再現する「デジタルツイン」との連携は、次世代のナレッジマネジメントシステムの核となる技術です。

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RAG｜社内データを根拠とした回答精度の向上

汎用的な大規模言語モデル（LLM）は一般的な知識は豊富ですが、個別の企業の内部事情や最新の製品仕様については学習していません。

たとえば「この部品の最新図面はどれ？」「出荷判定の社内基準は？」といった質問では、一般論は述べられても、自社の一次情報に即した回答は難しくなります。

RAG（検索拡張生成）は、この課題の解決を支援するための技術構成です。ユーザーからの質問に対して、まず社内のデータベースやドキュメント（規程、手順書、設計資料、過去トラブルの報告書など）から関連情報を検索し、その情報をAIに提示した上で回答を生成させます。

たとえば「この設備で異音が出たときの初動は？」という問いに対し、保全手順書や過去の対応履歴を参照して、確認すべきポイントや連絡フローを具体的に返せるようになります。

これにより、社内規定や過去の技術資料に基づいた、より実務に即した回答を得やすくなります。

つまり生成AIが事実に基づかない情報を出力する「ハルシネーション」のリスクを抑制し、情報の信頼性を高めることが期待できるのです。 

ベクトル検索｜類似図面や過去トラブルの「意味」による抽出支援

従来のキーワード検索では、ファイル名や文書内の単語が完全に一致しなければ、必要な情報を見つけ出すことが困難でした。

これに対し、文章や画像を数値の配列（ベクトル）に変換して扱う「ベクトル検索」は、言葉の意味や文脈、画像の形状といった「情報の類似性」を判断することができます。

製造現場においては、名称が定かではない情報の検索において特に効果を発揮します。 

たとえば、「円筒形で穴が3つある部品」といった曖昧なイメージや手書きのスケッチから過去の類似図面を探し出したり、「油圧が上がらない」といった発生現象を入力することで、表現の揺れにかかわらず原因が共通する過去のトラブル報告書を抽出したりすることが可能になります。

このように、単なるキーワードの照合ではなく意味や形状で情報を結びつけることで、既存資産の再利用が促進されます。

結果として、過去に作成済みの部品を再設計してしまうといった業務の重複を避け、設計や保全の工数削減という直接的な成果につなげることが期待できます。

デジタルツインとの連携｜仮想空間でのシミュレーションと知識蓄積

デジタルツインは、現実の工場設備や製品の状態を仮想空間上にリアルタイムで再現する技術です。

この仮想モデルに生成AIを組み合わせることで、シミュレーションを通じて得られた知見を組織のナレッジとして蓄積し、実業務へフィードバックするサイクルを構築できるようになります。

具体的な活用例として、生産ラインの変更や新規設備の導入シミュレーションが挙げられます。仮想空間で実施した膨大な試行錯誤の結果をAIが分析し、最適な人員配置やボトルネックの解消案を提示するといった運用が考えられます。

従来、こうしたシミュレーション結果の解釈には専門的な知識が必要でしたが、生成AIがその要点を自然言語で整理し、推奨アクションを提示することで、現場の意思決定を強力に支援します。

現実世界での試行錯誤に伴うコストやリスクを最小限に抑えつつ、仮想空間で得られた高度な知見を現実の改善活動に直結させるこの仕組みは、製造業におけるDXの重要な到達点の一つと言えるでしょう。 

成功への戦略ロードマップ｜組織と技術の融合

生成AIによるナレッジマネジメントを成功させるためには、単にツールを導入するだけでは不十分です。明確な目的設定、データの整備、そして組織文化の変革を含めた総合的な戦略が必要となります。

目的の明確化とスモールスタート｜PoCによる投資対効果の検証

生成AIによるナレッジマネジメントを確実に進めるためには、まず目的を明確にした上でのスモールスタートが不可欠です。

AI導入プロジェクトで陥りやすい失敗の一つは、目的が曖昧なまま大規模なシステム構築を優先してしまうことです。

まずは、特定の生産ラインにおける設備停止時間の削減や、技術的な問い合わせ対応時間の半減といった、現場が直面している具体的な課題を目標として設定します。この目標に対し、まずは小規模なPoC（概念実証）を通じて投資対効果（ROI）を検証することが重要です。

従来のナレッジマネジメントでは、情報の文書化やファイル整理に多大な人手と時間を要し、結果として知識が活用されにくいまま形骸化してしまう側面がありました。

これに対し生成AIを活用した手法では、AIが断片的な情報を整理・関連付けすることで、短期間で実務に役立つ知見を導き出し、知識を「使える形」で現場へ提供できます。

PoCによって早期に実務的な手応えを確認し、現場のフィードバックを得ながら徐々に適用範囲を拡大していくことが、リスクを抑えつつ成功確率を高める道筋となります。

具体的なステップとしては、PoCによる有用性の検証を起点とし、次に回答精度を支えるデータの整備、さらに部署間での情報連携を経て、最終的な全社展開へと段階的に引き上げていくアプローチが有効です。

このように、単なるツール導入ではなく、現場の課題解決に直結するナレッジの循環を目指すことで、組織全体の意思決定の質と速度を向上させることが可能になります。

参考記事：How generative AI drives innovation and ROI in manufacturing 

データガバナンスの確立｜「AI品質」を左右するデータ整備

生成AIの回答精度は、入力として与えるデータの質に直接的に依存します。

ITの分野で古くから言われる「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出てくる）」という言葉通り、社内に蓄積されたデータが不正確であったり整理されていなかったりすれば、AIが正しい回答を導き出すことはできません。

製造現場には日報や手順書などの膨大な情報が存在しますが、それらが整理されないまま古い情報と混在していると、AIは誤った手順や数値を提示するリスクを抱えることになります。

そのため、ファイル名の統一や属性情報の付与（タグ付け）、機密情報の分類といったデータマネジメントのルールを策定し、AIが情報を正しく読み取れる状態に整える工程は、地味ながらも極めて重要な工程となります。

データガバナンスを確立し、信頼性の高いデータを継続的に供給できる体制を整えることは、AI活用の成否を分ける基盤と言えます。

こうした整備は単なる技術的な作業に留まらず、データの正確性を保つことで現場の判断ミスを防ぎ、経営効率を改善するための重要な戦略的投資と捉えるべきです。

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「AI x データ分析」で経営戦略の精度を向上・経験と勘からの脱却

チェンジマネジメント｜AIを相棒とする組織文化の醸成

ナレッジマネジメントを成功に導くためには、技術的な基盤整備以上に現場の意識改革が重要となります。

これまでの組織では、特定の個人が貴重な知識を独占していることがその人の価値とされてきました。

しかし、生成AIを活用する環境下では、個人の知見を組織全体に共有し、AIの学習や改善に貢献することが評価される仕組みへと人事制度や評価基準を変えていく必要があります。

また、AIの導入に対して「自らの仕事が奪われるのではないか」という不安を抱く現場スタッフも少なくありません。

そのため、AIは決して人間の敵ではなく、定型業務や情報検索の負担を軽減してくれる強力な相棒であるという認識を広めるための教育や啓蒙活動が不可欠です。

具体的には、現場で発生する日常的な疑問をAIに問いかけ、即座に回答や参照先を得るAIメンターとしての活用を促すことも効果的です。

質問のたびに担当者を探す手間を減らし、自己解決までの時間を短縮できるといった実利を現場が肌で感じることで、AI活用の定着が進みます。

現場が主体的にAIを活用し、得られた知見をさらにAIへフィードバックするサイクルが回るような組織文化を育むことこそが、持続的な競争優位を築く鍵となります。

生成AI導入の注意点

生成AIは多くのメリットをもたらす一方で、運用を誤れば企業に損害を与えるリスクも孕んでいます。

以下では、安全かつ効果的にAIを活用するために経営層が認識しておくべき注意点と対策について解説します。

誤情報とセキュリティリスクへの対策

生成AIにはもっともらしい嘘をつくという、いわゆるハルシネーションのリスクがあります。

製造現場において誤った操作手順が提示されることは重大な事故に直結しかねないため、AIの出力を人間が必ず確認するプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。

あわせて、回答の根拠を明示させるRAGのような技術的対策を講じることで、情報の信頼性を高めることができます。

また、機密情報の漏洩を防ぐためには、セキュアな環境の構築が欠かせません。

パブリックなAIサービスに不用意に設計図面などの重要情報を入力せず、入力データが学習に利用されない設定の徹底や、外部から遮断されたオンプレミス型などのクローズドな環境を採用することが推奨されます。

さらに、知的財産権の侵害リスクをコントロールするために、法務部門と連携した明確なガイドラインの策定も急務となります。

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現場の定着を支える運用体制の整備

高額な費用をかけてAIシステムを導入しても、現場にとって使い勝手が悪ければ、活用されずに形骸化してしまいます。

導入コストに見合う効果を得るためには、現場のニーズを丁寧に汲み取り、UI（ユーザーインターフェース）やUX（ユーザーエクスペリエンス）に配慮した設計を行うことが不可欠です。

たとえば、PCの操作に慣れていない作業員や、手が離せない製造ラインの担当者を想定する場合、複雑な条件入力が必要な検索画面よりも、音声入力やタブレットによる直感的な操作が可能な設計が求められます。

現場の動線を無視したシステムは、本来の業務の負担となってしまうため、技術者のこだわりよりも「現場での使いやすさ」を最優先にすべきです。

加えて、システムは一度導入して終わりではなく、現場の声を反映しながら継続的にチューニングを行う運用体制を整えておく必要があります。

製造現場では新しい設備の導入や工程の変更が頻繁に発生するため、AIが参照するデータも常に最新の状態にアップデートしなければなりません。

現場から寄せられる「この回答は分かりにくい」「もっとこうした情報が欲しい」といったフィードバックを迅速に反映し、日常的に活用しやすい環境を維持し続けることが、投資を無駄にせず、持続的なナレッジ循環を実現するためのポイントとなります。

現場の知見を未来の資産へ。生成AIと共に進める次世代の戦略

製造業におけるナレッジマネジメントは、今や生成AIという触媒を得て、新たな次元に踏み出しつつあります。

それは単なる業務効率化の枠を超え、組織全体の知見を拡張しイノベーションを加速させる次世代の起爆剤といえます。

現場に深く根ざした暗黙知を形式知へと変換し、AIを通じて誰もが即座に引き出せる状態を整える。そしてその知見を糧に新たな価値を創造する──この知識の循環こそが、次世代の製造業において鍵となります。

リスクを正しく見定めつつ、現場で培われた貴重な知恵とAIの高度な処理能力を融合させるその決断こそが、変化の激しいグローバル市場において持続的な成長を遂げるための起点となるのです。

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ナレッジマネジメントへのAI活用戦略｜製造業DXの核心を握る知識の最大活用法

エムニへの無料相談のご案内

エムニでは、製造業をはじめとする多様な業種に向けてAI導入の支援を行っており、企業様のニーズに合わせて無料相談を実施しています。

これまでに、住友電気工業、DENSO、東京ガス、太陽誘電、RESONAC、dynabook、エステー、大東建託など、さまざまな企業との取引実績があります。

AI導入の概要から具体的な導入事例、取引先の事例まで、疑問や不安をお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。

引用元：株式会社エムニ