日本精工株式会社
1916年に日本で最初の軸受（ベアリング）を生産して以来、軸受や自動車部品、精機製品などの製品・技術を手がける製造業。1960年代初頭から海外に進出し、現在は約30ヶ国に拠点を設け、軸受の分野で世界第3位、ボールねじ、電動パワーステアリングなどでも世界をリードする。東証プライム上場、資本金672億円。企業理念としてMOTION & CONTROL™を掲げる。
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※イメージ画像です01 — Overview
軸受や自動車部品を手がける日本精工は、2024年10月にテーブル形式の品質トラブルデータを対象とした生成AIの技術検証を始め、アジャイル開発で約半年をかけて社内向けアプリケーションを自社開発しました。対象は、製品開発や工程設計の過程で蓄積されてきた約4,000件の品質トラブルデータです。アプリケーションはグラフによる可視化と生成AIの要約を組み合わせており、製品開発時のリスク要因などを調べると、図と説明文が即座に返ってくる形になっています。生成AIは同社専用の環境に構築し、ハルシネーション（もっともらしい誤りをAIが作り出す現象）に備えたAI品質コントロールと業務運営ルールも独自に定めました。2025年6月から社内での提供が始まっています。
出典：生成AIを活用した品質トラブル参照アプリケーションを自社開発し運用開始 | 日本精工株式会社のプレスリリース（発行元：日本精工株式会社）
02 — Problem
日本精工では、品質トラブルやそこから得られたノウハウが、専用データベースやレポートとして長く残されてきました。ただし形式は一様ではなく、記述の専門性も高いため、専門知識のない社員には因果関係まで読み解けない状態が続いていました。
編集部の見立てでは、ここでの困りごとはデータが足りないことではなく、蓄積されたデータと読み手のあいだに翻訳の負担が挟まっていたことにあります。中身を理解できる人が限られていれば、データは形式のうえでは存在していても、参照される機会そのものが失われていきます。探すのが面倒だから使われないというより、読んでも分からないと見当がついているから、最初から探しに行かない。そこまで進むと、蓄積を増やしても状況は動きません。
03 — Key points
生成AIに何をさせ、何をさせないかを切り分けた設計が、この取り組みの中核にあります。元データはテーブル構造を持っており、件数や傾向の把握はグラフの可視化が担い、生成AIは専門的な記述を平易な言葉へ置き換える要約の役割に絞られています。データ構造を維持できる形で生成AIを組み込むという工夫は、集計や比較という機械が確実にこなせる仕事を、あえて生成に委ねない判断でもあります。図と要約文が同時に示されるため、読み手は言葉の説明を図で裏取りしながら読み進められる。
ハルシネーションへの備えを、モデルの側ではなく運用の側に置いた点も見逃せません。AI品質コントロールと業務運営ルールを自社で策定し、生成AIは同社専用の環境に構築されています。品質トラブルの記録は顧客対応や設計判断に直結するだけに、誤りをゼロにはできない前提のまま現場へ出すには、出力をどう扱うかの取り決めが技術以上に効いてきます。先にルールを用意する進め方は、利用者の範囲を広げるときの説明にもそのまま使えるはずです。
2024年10月の技術検証から約半年で自社開発を完了させたアジャイルの進め方も、この種のアプリケーションとは相性がよさそうです。専門知識のない社員が直感的に操作できるかどうかは、仕様書の上では判断しづらく、触ってみて初めて見えてくる部分が多い。短い周期で作っては確かめられる体制だからこそ、UIの詰めに手をかけられたと考えられます。
04 — Results
情報の検索から要約の生成までが約30秒で完了するようになり、経験年数や専門用語の知識にかかわらず、直感的な操作で目的のデータへたどり着けるようになりました。2025年6月の運用開始時点では、設計・製造・品質保証部門を中心に国内5,000名以上へ提供されています。今後は営業や物流など製品のライフサイクルに関わる部門へ対象を広げ、海外拠点への展開や回答精度の向上、検索性の拡充も計画されています。
05 — For your company
応用が効きやすいのは、クレーム対応の履歴や保守メンテナンスの記録のように、書式は多少ばらついていても項目として残っており、なおかつ内容を読み解ける人が一部に偏っている業務でしょう。この事例は約4,000件という規模で成り立っており、扱う件数がそれほど巨大でなくても、可視化と要約の組み合わせは形になると考えられます。
逆に難しいのは、記録が担当者の記憶や口頭の引き継ぎにとどまり、そもそも文字として残っていない場合です。数値や区分の項目がほとんどなく自由記述だけの記録も、グラフで裏取りできないぶん、要約の確からしさを読み手が判断しにくくなります。また、出力の誤りが顧客対応や設計判断に直結する領域では、AI品質コントロールのような扱い方のルールを先に決めておかないと、現場は結局その回答を信用しません。
手はじめに、手元の記録を一件だけ開き、その分野に詳しくない同僚に読んでもらってはいかがでしょうか。どの語で読み手が止まるかが、要約に任せるべき範囲を教えてくれます。
06 — Company
1916年に日本で最初の軸受（ベアリング）を生産して以来、軸受や自動車部品、精機製品などの製品・技術を手がける製造業。1960年代初頭から海外に進出し、現在は約30ヶ国に拠点を設け、軸受の分野で世界第3位、ボールねじ、電動パワーステアリングなどでも世界をリードする。東証プライム上場、資本金672億円。企業理念としてMOTION & CONTROL™を掲げる。
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07 — Category
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