株式会社LIGHTzが、製造業特化の組織知AIプラットフォーム「汎知化AI」の中核サービス「汎知化AI Core」の提供を開始しました。社内文書をAIで検索する一般的な仕組みでは、文書に書かれた内容しか得られません。設計や品質の判断に必要な「なぜその値にしたのか」といった暗黙知は、文書に残っていないことが多いためです。新サービスは、独自エンジンRe:Quidがベテランへの問いかけを自動生成し、文書化されていない知見まで蓄積します。検索結果だけでなく、根拠とともに判断の拠り所を返す点が特徴です。

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ポイント

1
LIGHTzが製造業特化の組織知AIプラットフォーム「汎知化AI Core」を提供開始
2
独自エンジンRe:Quidがベテランの暗黙知を引き出し判断の根拠を提示
3
事前の文書整理やタグ付け不要で手元のファイルや音声を投入するだけで利用可能

一般的なRAGとの違い

汎知化AI Coreは、文書に書かれた知識の抽出に加えて、独自の暗黙知抽出AIエンジンRe:Quidがベテランへの問いかけを自動生成します。文書化されていない知見まで組織の資産として蓄積し、検索結果の提示にとどまらず、根拠とともに判断の拠り所を返します。一般的なRAGが扱える知識は文書に書いてあることだけですが、汎知化AI Coreは文書と暗黙知の両方を扱い、判断の根拠・基準・参照元まで提示します。使うほど暗黙知が貯まり、判断精度が上がる仕組みです。

独自エンジンRe:Quidの仕組み

Re:Quidは、投入されたナレッジの意味を繋げ、そこに欠落している暗黙知を見つけて埋める中核エンジンです。まず、FMEAをはじめ製造業のフレームワークに沿って知識を構造化し、熟達者の判断構造を模したBrainModelとして連結します。次に、意味が繋がらない箇所から語られていない判断の背景や理由を検出し、ベテランへの問いを自動生成します。答えるだけで、既存の知識と同じ構造に連結されます。LIGHTzには製造業出身のメンバーが多く在籍し、創業以来10年にわたり現場でベテランの思考を可視化する技術伝承コンサルティングを重ねてきました。この知見と自社のAI開発力がRe:Quidを支えています。

利用の流れと今後の展開

汎知化AI Coreの利用は、手元の設計書・報告書・議事録・音声データなどを投入するところから始まります。AIが知識を抽出・構造化し、不足している暗黙知についてはベテランへの問いを自動生成します。ベテランが答えるだけで組織の知識が積み上がり、知りたいことをAIに聞けば文書と暗黙知を横断して判断の拠り所が根拠とともに返ります。事前の文書整理やタグ付けは不要です。今後はエンジニアリングチェーンの各領域を支える業務特化エージェントを順次追加する予定で、Coreに蓄積された組織知はすべてのエージェントが共有します。