Honda、生成AIで熟練者の知識を文書化しモデル化期間67％短縮を確認

資料そのものを作り直させず、AI側の読み取り方を変えたことが、この取り組みの起点になっています。熟練技術者が残したPowerPointは図とグラフが主役で、テキストはまばら。ここで人手による書き起こしや資料フォーマットの統一を先に求めれば、知識を持つ当人たちの手が止まり、着手前に息切れしかねません。画像も解釈できる大規模なモデルで図表の中身を文章に起こす手法を選んだことで、既存資産をそのまま入口にできています。

変換したテキストをデータベースへ保存し、検索して引き出せるRAGの形まで設計した点も見逃せません。図表を文章にするだけなら、その場かぎりの読み取り作業で終わってしまいますが、蓄積して検索できる状態にすれば、別の検討でも同じ知識に手が届きます。図表を読み取るモデルと、そのテキストを扱う言語モデルを組み合わせた役割分担が、一度の抽出を繰り返し使える資産へ変えていると考えられます。

価値検証からデリバリー、運用までを一続きのデモンストレーションとして組み立てた進め方も、実現可能性の見極めに効いています。2023年11月から12月という短い期間に、技術が成立するかどうかだけでなく、運用まで通して確かめる設計にしたことで、本番開発へ移すかどうかを判断する材料が揃う。