投稿者 global-ai-media 
韓国科学技術院（KAIST）の研究チームが、製造現場の専門知識をLLM（大規模言語モデル）を用いて体系化し、言語や熟練度の壁を越えてアクセス可能にするシステムを開発しました。この事例は、少子高齢化による「技能伝承」の危機に直面する日本の製造業にとっても、極めて重要な示唆を含んでいます。
製造業におけるLLM活用：暗黙知を形式知へ
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用は、これまでデスクワーク中心の業務効率化が主戦場とされてきました。しかし、KAIST（韓国科学技術院）による最新の研究事例は、その適用範囲が物理的な「製造現場」へと広がりつつあることを示しています。
製造業の現場には、熟練工の経験則や勘といった言語化されていない「暗黙知」が大量に存在します。KAISTの研究チームが開発したシステムは、LLMをベースとした知識転移（ナレッジトランスファー）システムであり、現場の専門知識を誰もがアクセス可能な形に変換することを目指しています。これは、従来のマニュアル作成やOJT（On-the-Job Training）だけではカバーしきれなかった、高度な技能のデジタル化への第一歩と言えるでしょう。
「言葉の壁」と「技の壁」を同時に解消する
このシステムの特筆すべき点は、「Craft（技能）」と「Language（言語）」の両方の壁を越えようとしている点にあります。
グローバル化が進む現代のサプライチェーンにおいて、マザー工場のノウハウを海外拠点へ展開する際のタイムラグやコミュニケーションコストは大きな課題です。LLMの高度な翻訳能力とコンテキスト理解能力を組み合わせることで、単なる言語翻訳にとどまらず、技術的な背景やニュアンスを含めた「意図の翻訳」が可能になります。
また、日本国内においても、外国人技能実習生の受け入れ拡大が進む中、言語の壁を越えた安全教育や作業指示の需要は急増しています。多言語対応能力を持つLLMをインターフェースに据えることで、労働力不足と教育コストの問題に対する有効なソリューションとなり得ます。
実務実装におけるリスク：ハルシネーションと安全対策
一方で、製造現場でのAI活用には、オフィスワークとは異なる厳格なリスク管理が求められます。最大の懸念点は、LLMがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」です。
マーケティング文章の生成であれば、誤りは修正すれば済みますが、製造現場における誤った指示は、不良品の発生や設備の故障、最悪の場合は労働災害に直結します。したがって、現場向けのAIシステムには、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）などの技術を用い、参照元を社内の信頼できるマニュアルや技術文書に厳密に限定する仕組みが不可欠です。
また、熟練工の「匠の技」を学習データとする場合、そのデータが企業の競争力の源泉であることも多いため、パブリックなモデルへのデータ流出を防ぐためのガバナンス構築も重要な課題となります。
日本企業のAI活用への示唆
KAISTの事例を踏まえ、日本の製造業や現場を持つ企業は以下のような視点でAI活用を検討すべきです。
- 技能伝承のDX（デジタルトランスフォーメーション）：
団塊世代の引退に伴う「2024年問題」や「2025年の崖」に対し、ベテラン社員の知見をインタビューや作業ログとして記録し、それをLLMに学習・参照させることで、次世代への「対話型ナレッジベース」を構築する。 - 多文化共生現場の支援：
外国人労働者が増える現場において、リアルタイムかつ文脈を理解した翻訳・通訳ツールとしてLLMを組み込み、安全管理と生産性を向上させる。 - 「Human-in-the-Loop」の徹底：
AIによる指示を盲信するのではなく、最終的な判断や安全確認は人間が行うプロセスを維持する。特に導入初期は、AIを「自律的な作業者」ではなく「熟練工のアシスタント」として位置づけることが、現場の受容性を高める鍵となる。
技術はあくまで手段です。重要なのは、日本の現場が持つ「現場力」をAIによってどう拡張し、次世代へつないでいくかという経営的な意思決定です。