モンスターラボ、製造業の技術伝承を支えるAIソリューション「TakumiRebuild AI」を提供開始

モンスターラボ、製造業の暗黙知を形式知化するTakumiRebuild AIを提供へ

CATEGORY: テクノロジー

株式会社モンスターラボ（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：鮄川宏樹）は、製造現場のベテランが持つ暗黙知を形式知（ルール）に変換し、組織の誰もが同じ判断を再現できるようにするAIソリューション「TakumiRebuild AI」の提供を開始します。

本ソリューションは、生成AI、ルールエンジン、機械学習を組み合わせた3層構造を採用しています。熟練者の判断基準やノウハウを組織の資産として蓄積・継承することで、製造現場における技術伝承、判断のばらつき、ベンダー依存といった課題の解決を支援します。

指導人材不足と現場が直面する3つの壁

日本の製造業では、34歳以下の若年就業者が2002年の384万人から2025年には258万人へと減少する一方、65歳以上の高齢就業者は58万人から85万人へと増加しています（経済産業省・厚生労働省・文部科学省「2026年版ものづくり白書」より）。また、同白書によると人材育成に課題を抱える製造業の事業所のうち62.8%が「指導する人材が不足している」と回答しており、熟練人材の知見を次世代へ引き継ぐことが難しくなっています。

製造現場では「勘と経験」に依存する判断業務が多く、退職や異動による技術伝承の断絶、人や拠点ごとの判断のばらつき、改修ごとに外部委託が必要となるベンダー依存という3つの課題が存在しています。また、近年活用が進む生成AIも判断根拠が見えづらく、現場の納得や継承、監査に応えきれない限界がありました。

3層構造で暗黙知をルール化・運用

TakumiRebuild AIは、役割の異なる3つの層のハイブリッド構造によって課題に対応します。

Layer 1（L1）｜暗黙知のルール化：ベテランへのヒアリングや業務データ等から生成AIが判断基準をルール候補として抽出・言語化し、AI-readyな形式知へ変換・保持します。
Layer 2（L2）｜判定エンジンの開発：ルール化した判断基準をもとに数理最適化やルールエンジンで判定エンジンを開発し、同じ条件には同じ判断を返す再現性のある意思決定を実現します。
Layer 3（L3）｜現場での運用・改善：機械学習が過去データから例外や異常を検知し、生成AIが新たなルール候補として提案します。現場との対話・確認と承認を経てL1へ還元するサイクルにより、判断ノウハウを組織に蓄積します。

これにより、退職や異動があってもノウハウが蓄積できる技術伝承の実現、担当者や拠点による判断のばらつきを抑える判断の均質化、現場自身がルールの追加・修正を行えることによる業務改善の高速化という3つのメリットがもたらされるとしています。

大手製造業のPoCでは一致率向上と工数削減を確認

すでに大手製造業のPoCにおいて本仕組みの有効性が確認されています。習熟に数年を要する少量多品種・受注生産品の物流配置業務を対象に、5週間のプロトタイプでベテランの判断ルールを抽出してAIエンジンを開発し、複数製品のクロス検証を行いました。その結果、熟練者の判断との一致率が約50%から約85%へ向上し、熟練者の工数が約3分の1に削減された成果が得られています。

また、別の取り組みとして、熟練者の技能や設計判断が個人に依存していた製造現場を対象に、スキルマトリクスや業務フロー、過去の設計ナレッジを構造化し、判断根拠を可視化・共有・追跡できる基盤をアジャイル開発で構築した実績もあります。

株式会社モンスターラボ APAC地域エンタープライズ統括責任者の松島栄一氏は、同ソリューションについて「AIが熟練者の暗黙知をルールに変え、根拠を説明できる判断として現場で育て続ける仕組み」であると説明しています。

株式会社モンスターラボ会社概要

所在地：東京都渋谷区広尾1-1-39 恵比寿プライムスクエアタワー4F
代表者：代表取締役社長　鮄川宏樹（いながわひろき）
URL：https://monstar-lab.com/

本記事は株式会社モンスターラボの発表をもとに作成されています。なお、就業状況および人材育成課題に関する統計データは経済産業省・厚生労働省・文部科学省「2026年版ものづくり白書」（https://www.mhlw.go.jp/content/001705160.pdf）に基づきます。

Dellows News編集部

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