製造業品質改善の進め方 高崎ものづくり技術研究所Blog

濱田式AI品質スタンダードを現場主導で構築するためのＡＩ×ＲＡＧ技術活用実践手法

について詳しく解説しています。

異常管理を効率化するため、デジタルダッシュボードやAIカメラの導入手法を解説します。

スプレッドシートやスマホの音声入力を活用して現場の異常をリアルタイムで記録し、AIカメラで設備の稼働状況や作業の不自然な動きを自動検知してアラートを出すなど、デジタル技術によって異常を即座に見える化し、SDCAサイクルの土台を固めます。

生成AIを「思考の壁打ち相手」として活用する「新・なぜなぜ分析」を解説します。

AIにシステムの氷山モデルの視点を持たせた専用プロンプトを用い、一問一答形式で対話することで、人間の思い込みや「注意不足」といった浅い分析を防ぎます。物理的な因果関係や上流工程の仕組みの欠陥といった真因をAIに客観的にあぶり出させます。

QC七つ道具や統計解析とAIを組み合わせ、データに基づく意思決定を行う手法を解説します。

収集した現場の数値データや日報などの言語データをAIに読み込ませることで、瞬時に不良要因の相関分析や異常のトレンド抽出、有意差検定を自動化します。高度な専門知識がなくても、AIとの対話でスピーディーに問題発見と対策立案が可能になります。

生成AIを用いて、抽象的な表現を排した「次世代型手順書（デジタルSOP）」を高速作成し、動画マニュアルやIoT工具によるデジタルポカヨケを構築します。

さらに、NotebookLM等のRAGを活用し、過去のトラブル報告書を即座に引き出せる「検索エンジン」へ変換して再発防止を深化させるプロセスや、対話型トレーニングボットの構築法を解説します。

設計段階の未然防止手法（DRBFM）に生成AIを融合させます。

Geminiを用いて世の中の失敗事例や物理法則などの「外部知」を検索し、NotebookLMで自社の過去トラなどの「内部知」を掛け合わせることで、人間の楽観バイアスを打ち砕きます。

設計の新規点・変更点から、見落とされがちな未知のリスクや故障モードをAIに網羅的に抽出させる手法です。

ベテランの頭の中にある「勘・コツ（暗黙知）」を、AIによる逆インタビューや音声解析で言語化し、RAGを活用して誰もが検索できる「デジタル資産（形式知）」へと変換します。

現場の課題をAIに翻訳できる「AIチャンピオン」を育成し、日々のトラブル対応や気づきをRAGに蓄積して組織を自律的に進化させる「知見の循環ループ」の構築法を解説します。