新機種の急所を社内のBOMなどから抽出、富士通らがベテランのように検索するAI

富士通とThingsが開発中のAIは、製造業向けに不具合原因を社内データから抽出し、ベテランの知識を再現します。
これにより、情報活用の幅が広がり、業務効率が向上することが期待されます。
特に、異なる事業部門間の情報共有が進むことで、製品の品質改善に寄与するでしょう。

記事の概要

富士通とThingsは、製造業向けに不具合原因を企業内の情報から自動抽出するAIの開発を進めています。
このAIは、過去のトラブル事例や因果関係をベテランのように検索でき、ユーザーが知識を持たなくても、蓄積されたデータを活用できるようになります。
具体的には、「PRISM with KG拡張RAG for RCA」というシステムを開発し、BOM（部品表）情報と過去の不具合情報を関連付け、大規模言語モデル（LLM）を活用して検索します。
これにより、異なる事業部門間でも不具合情報を効率的に取得できるようになり、情報活用の幅が広がります。
現在、実証を終え、実際に製品開発に適用するためのパートナー企業を探している段階です。

記事のポイント

1. 不具合情報の効率的活用： 新しいAIシステムにより、企業内に蓄積された不具合情報を迅速に抽出し、効果的に活用できるようになります。
2. ベテランの知識再現： AIが過去のトラブル事例を基にベテランのような情報検索を行うことで、ユーザーの知識不足を補います。
3. 産業界への影響： 製造業に特化したこの技術は、業界全体の不具合対応能力を向上させる可能性があります。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

日経クロステック（xTECH）

新機種の急所を社内のBOMなどから抽出、富士通らがベテランのように検索するAI

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