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2024年

TOPPANホールディングス

工場の熟練技術者の知見を生成AIに学習させ、設備故障時の対応を迅速化するシステムを開発。国内全8工場への展開を計画し、設備停止時間を30%以上削減見込み。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階部門導入
使用ツールMistral AI、Google LLM(大規模言語モデル)

背景・課題

製造業では熟練技術者の退職による技能伝承が深刻な課題。設備故障時の対応は経験に依存しており、若手技術者では迅速な対応が困難だった。

取り組み内容

フランスのMistral AIやGoogleの大規模言語モデルを活用し、ベテラン技術者の暗黙知や実践経験を学習した生成AIを開発。設備故障時の対応手順を提示するシステムを構築。

成果・効果

設備停止時間を30%以上削減見込み、国内全8工場への展開予定

設備故障時の対応時間を大幅に短縮し、停止時間を30%以上削減する見込み。2024年度中に国内全8工場への展開を計画。半導体業界への外販も検討。

教訓・ポイント

製造業の技能伝承にLLMは有効なアプローチ。ベテランの暗黙知をAIに落とし込む際には、現場での実践データの蓄積が精度向上の鍵となる。

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