品質保証業務では膨大な過去データや技術文書の活用が重要となる。日立は熟練技術者のノウハウをAIで活用可能な知識として整理し、業務効率化を図るシステムを投入した（イメージ）
今回のニュースのポイント
日立製作所は、製造業の品質保証業務を大幅に効率化するAIエージェント「品質ナレッジシステム」の提供を開始しました。過去の膨大なトラブル対応記録や品質関連文書を分析し、熟練技術者が持つ「経験や勘（暗黙知）」を組織全体で活用できる知識へと形式知化する仕組みです。自社工場への先行導入では、トラブル対応事例の検索時間を約9割削減するなどの劇的な成果を確認したといいます。人手不足や世代交代が進む現場において、日本の製造業が直面する「技能継承」の構造課題に対し、生成AIを活用した新たな解決策として注目されます。
本文
日立製作所が投入した品質保証業務向けのAIエージェント「品質ナレッジシステム」は、品質保証業務の効率化だけでなく、日本の製造業が抱える技能継承の課題に新たな解決策を提示した点でも注目されます。過去の膨大なトラブル対応記録や品質文書を分析し、熟練者の業務ノウハウをAIへ組み込むことで、事例検索時間を約9割削減するなどの効果を確認したといいます。人手不足や世代交代が進む現場において、このシステムが日本の製造業の構造課題である「技能継承」にどこまで貢献できるのか、その実力と本質を紐解きます。
今回発表されたシステムは、機器故障などのトラブル発生時に品質保証部門が担う、過去事例の検索や原因分析、さらには対応レポートの作成といった一連の業務を包括的に支援するものです。品質保証の現場では、過去の不具合情報や顧客への対応履歴が最も重要な知見となりますが、蓄積された情報量が膨大になるほど、必要なデータへ迅速にたどり着くことが難しくなります。結果として、過去の経緯をよく知る特定の担当者の経験値や記憶に業務が大きく依存するという、属人化の課題を多くの企業が抱えていました。
このシステムの本質は、最新の生成AIを導入したことそれ自体よりも、「熟練者の暗黙知をいかにデジタルで形式知化するか」という思想にあります。長年のキャリアを持つ技術者は、不具合に直面した際、「どのデータベースのどの情報を探すか」「何を優先して確認し、過去のどの事例と比較すべきか」を直感的に判断しています。しかし、こうした高度な判断基準は個人の頭の中に「暗黙知」として留まりやすく、マニュアルなどの文書には残されていないケースが実務の現場では珍しくありません。日立の試みは、熟練者が実際に行っている情報の探索手順や判断のプロセスそのものを体系的に分析し、その業務ノウハウをAIモデルへ組み込むというアプローチをとっています。
熟練者の具体的な業務知見を100件以上学習させ、プロンプトの設計やチューニングを重ねることで、いわば「熟練者の視点をあらかじめ備えた独自のAIエージェント」を構築したのです。これは単なるAIの導入ではなく、企業内に埋没していた知識を組織全体で再利用可能な資産へと変換する試みと言えます。
この実効性は、日立の社会インフラ向け制御システム開発の拠点である大みか事業所（茨城県日立市）での先行導入において、明確な定量データとして実証されました。自らが最初のユーザーとなって製品を磨き上げる「カスタマーゼロ」と呼ばれる検証の結果、トラブル対応事例の検索時間は1件あたり従来の60分から5分へと短縮され、約9割の削減を達成しました。また、専門的な内容が求められる対応レポートのドラフト作成時間は120分から15分へ、不具合の原因分析に要する時間も16時間から3時間へと、それぞれ8割以上の大幅な削減効果を確認したといいます。
ここで見落としてはならないのは、AIが人間の技術者を完全に置き換えたわけではないという点です。人間が膨大な書類の海から情報を探し出し、報告書の構成を組み立てるという事務処理時間をAIが極限まで削り落とした形であり、人間が本来行うべき高度な判断や対策の立案に集中できる環境を創出しています。
近年のビジネスにおける生成AI活用は、一般的なテキストの要約や定型文の作成、あるいは社内規定を答えさせるチャットボットなどが中心でした。それに対して今回の事例が提示する重要性は、単なる作業の自動化（AI化）ではなく、企業内に蓄積された熟練者の知識を組織の財産として保存し、再利用することに重点が置かれている点です。AIが担うのは、最終的な意思決定という「判断の代替」ではなく、過去の貴重な「経験の即時共有」に他なりません。日本の製造業では、深刻な技術者不足、現場の高齢化、部署の世代交代に伴う技能の途絶が長年の構造課題となっています。特に品質保証や保守運用といった分野での知識の途絶は企業の信用や競争力に直結しかねないため、デジタルを活用した確実な技能継承の仕組みは、人口減少社会を生き抜くための強力なインフラとなる可能性を秘めています。
もちろん、AIがどれほど進化しても、ベテラン技術者そのものを完全に代替するわけではありません。不測の事態における最終的な経営判断や、顧客との複雑な信頼関係の構築、またAIの知識ベースをさらにアップデートしていくための新たな知見の創出は、依然として人間の役割です。
しかし、過去の事例を瞬時に引き出したり、複雑な仕様書を多角的に整理して報告書の初期ドラフトを作成したりといった、経験の浅い若手技術者が最も苦労する「知識の壁」をAIが取り払うことは十分に可能です。若手であっても、現場に配属された初日から熟練者に近い情報へアクセスできる環境を整えることは、これからのインダストリアルAIがもたらす大きな恩恵の一つといえます。
日立の新たなAIエージェントは、品質保証という現場のフロント業務を劇的に効率化させるだけでなく、日本の製造業が直面する技能継承というマクロな構造課題に対して実効性の高い具体的な道筋を示しました。AIが変革しようとしているのは、人間から仕事を奪うことではなく、長年にわたって組織が培ってきた大切な「知識の受け継ぎ方」そのものなのかもしれません。（編集担当：エコノミックニュース編集部／Editorial Desk: Economic News Japan）
