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ベテランの判断を、次の担当者へ｜リコー・川崎重工のAI知識活用に学ぶ

執筆：Aiplun Studio 公開日：2026年11月3日

資料は残っていても、なぜその方法を選んだかは担当者しか知らない。AIで知識を活用するためには、文書を集めることに加えて、判断の背景を残す工夫が必要です。

11月2日発表。知識資産の活用方法を検証

【公式発表】リコーと川崎重工は2026年11月2日、AIによる設計業務の知識資産活用を推進する戦略的パートナーシップを構築したと発表しました。設計文書や図面と、熟練技術者の経験・判断・ノウハウを整理して活用する方法を検証する取り組みです。

発表では、リコーのLLM／LMMを川崎重工のオンプレミス環境へ導入し、実際の業務環境に即して検証すると説明しています。発表日は11月2日ですが、個別の導入完了日や検証終了日を示すものとは扱いません。成果が確定した導入事例ではなく、技術継承と生産性向上を目指す取り組みの紹介です。

【Aiplunの考察】小さな会社でも、見積書や作業記録だけでは次の担当者が判断できない場面があります。同じ作業に見えても、設置場所、使用条件、過去の不具合などが異なるためです。文書をAIで検索できるようにする前に、何を根拠に選び、何を避けたかを残すと、知識を確かめる入口になります。

今回の発表は小規模企業での効果を示すものではなく、Aiplun Studioの実績でもありません。以下は当社による未検証の応用案です。両社の検証方法や、発表されたAIの標準機能を説明するものではありません。

まず、繰り返し発生し、担当者が根拠を説明できる作業を一つ選びます。たとえば設備の交換準備なら、対象設備、確認した条件、参照した資料、採用した方法、見送った案と理由をメモにします。写真や図面を使う場合は、どの箇所を見た判断かも記録し、元資料へ戻れるようにします。

聞き取りでは結論だけでなく、条件が違えば判断が変わる点を確認します。「いつもこの方法」とまとめず、適用できる範囲と例外を残します。AIには聞き取りメモの整理や不足項目の候補出しを任せ、本人が内容を確認します。発言していない経験や理由を、AIが自然な説明として補わないようにします。

検索結果には、資料名、作成日、対象の条件、確認した担当者を添える方法を考えます。古い仕様や特定の設備だけに使える手順が混ざっていないか、元の記録と照合します。条件が足りなければ回答を確定せず、何を誰に聞く必要があるかを残します。

設備の安全性や設計の妥当性は、文章を整理する仕事とは分けて、資格や責任を持つ担当者が判断します。図面や写真を外部のAIへ渡す前には、顧客との契約、保存先、閲覧者、利用を許可された範囲を確認します。オンプレミスという構成だけで、情報の扱いの確認が不要になるわけではありません。

最初は利用許可のある資料か架空の事例を使い、判断メモを別の担当者に読んでもらいます。必要な条件を探せるか、元資料へ戻れるか、分からない点を説明できるかを確かめます。検索時間だけでなく、熟練者への追加確認や記録の修正にかかる時間も残します。

うまく答えられない質問は、資料の不足なのか、整理の仕方なのかを分けて改善します。Aiplun Studioでは、現在の資料と聞き取りの流れを整理し、既存ツールで試せる範囲と開発が必要な範囲を考えるところから相談できます。応用案の効果は実測で判断し、削減率や技術継承の成果を保証しません。