「なぜ従来のマニュアル化は失敗するのか？」暗黙知を阻む3つの壁や製造現場用ローカルLLMの活用による成功事例をまとめた資料進呈。
ベテランの退職と人材不足は、もはや単なる現場の教育問題ではありません。 経済産業省が警告する「2025年の崖」により、DXの遅れは国内で年間最大12兆円もの経済損失をもたらすと予測されています。 特に製造業においては、技術継承の失敗が「品質コスト増大」「稼働停止」「機会損失」という形で、企業の存続を揺るがすBCPリスクへと直結しています。 本ホワイトペーパーでは、現場の機密情報を守りながら熟練工の知恵をAI化する「現場専用ローカルLLM」の活用法を解説します。 技術継承を「コスト」から「投資」へと変え、競争力を確保するための具体策をまとめました。 【ホワイトペーパー目次】 01 技能継承の危機と経済損失の正体 02 解決策：現場専⽤「ローカルLLM」 03 経済合理性：活⽤を阻害しないコスト構造 04 実践：現場を変える具体的ユースケース 05 導⼊ステップとチェックリスト ※詳しくはPDF資料をダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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基本情報
【本ホワイトペーパーの目的】 ■「判断⼒」の移植 ベテランの退職で失われるのは「知識」ではなく現場の「判断⼒」です。 暗黙知をAIに移植し組織資産に変える⼿法を解説します。 ■「⼆重の壁」を打破 「技術流出」と「コスト増」。 ⼆の⾜を踏むセキュリティとコストの壁をローカルLLMがいかに解決するかを提⽰します。 ■DXの実利的な加速 現場がAIを「使い倒す」。 技能が勝⼿に継承され続ける「⾃律型⼯場」への具体的なロードマップを⽰します。 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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用途／実績例
【事例1】トラブル復旧の「高速ナビゲーター」 課題： トラブル発生時、特定のベテラン社員に確認しないと原因がわからず、復旧（MTTR）に時間がかかっていた。 解決： 過去の膨大な対応記録をAIが学習。若手がエラーコードをチャットで打ち込むだけで、好適な解決策を即座に回答します。 ▼やり取りの例 若手：「エラーE-203が発生しました。どうすればいい？」 AI：「2年前の類似事例では『センサーの汚れ』が原因でした。まずは〇〇箇所の清掃を試してください。」 成果： 復旧時間（MTTR）を平均60%削減。 【事例2】熟練の「コツ」をデジタル化 課題： 熟練工の「力加減」や「音の変化」といった感覚的な技術が言語化できず、若手への継承が難航していた。 解決： ベテランの作業動画をAIが解析し、重要なポイントを自動で抽出・解説。 ・動きのナレッジ化： 映像から「ここがコツ」という場面を特定し、見やすいチャプター付き動画に変換。 ・オンデマンド指導： 指導員が不在でも、若手はタブレット一つで「手本」と「プロの解説」をいつでも確認可能。 成果： 若手の独り立ち期間を33%短縮。
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企業情報
当社は2002年設立の東京都目黒区にあるIT企業です。 現在、AIソリューション事業、システム開発事業、教育事業を展開しております。
