事例の要約
- 課題
- 技術の知識の多くが熟練社員の頭の中や紙の資料に埋もれており、知識の喪失が大きな課題だった。人手不足が進む中で、個人の経験への依存を減らす必要があった。
- 取り組み
- 紙のマニュアルや過去の品質記録などの非構造化データを、AIで構造化してデジタル化する。
取り込んだ記録を社内の知識基盤とし、専用のAIを通じて社員の誰もが参照できるようにする。
技術論文の読み込みにもAIを活用する。 - 成果
- データの構造を定義するのにかかる時間が大幅に短くなった。
チームが確認できる技術論文の数が大きく増えた。
知識の再利用が進み、人手不足を補いながら技術開発の力を高めている。