市場の変化やイノベーションの急速な進展により、企業におけるローコード・ノーコード（LCNC）プラットフォームの導入が加速しています。ビジネスユーザーは、これらのプラットフォームを活用してソフトウェアアプリケーションを開発できるようになり、高度なスキルを持つソフトウェアの専門家への依存度が減少し、製品をより迅速に市場へ投入できるようになりました。一方で、LCNCプラットフォームを導入する際には、企業の文化や成長目標を十分に考慮する必要があります。
このホワイトペーパーでは、業界にとらわれず、企業がLCNCプラットフォームを円滑に導入するためのアプローチを紹介します。
ハイライト
- 製造業ではしばしば、バリューチェーン全体から得られるデータの量、多様性、サイロ化した性質によって、迅速な意思決定や効率性が妨げられることがあります。
- 業界固有のデータを使用して微調整された大規模言語モデル (LLM) を作成することで、製造業はより文脈に即した洞察を得ることができます。これは、「世界的」なLLMではなく「企業的」なLLMを作成するための取り組みです。
- LLMは製造業者の製品生産の精度を向上させ、意思決定を迅速化し、コストを適切に管理できるようになります。
非構造化データの落とし穴
サプライチェーン、生産ライン、顧客の需要、市場動向から得られる膨大かつ多様なデータは、製造業者にとって恩恵であると同時に課題でもあります。
これらのデータセットは、バリューチェーン全体の中でサイロ化され、複雑なマニュアル、技術文書、参考資料に埋もれることが多く、膨大な量になり、解読が困難になることがあります。また、断片化されたデータは、新しい従業員や言語の壁がある人にとっての大きな課題となります。
重要な情報が手順として文書化されない場合、さらに曖昧になる可能性があります。経験から学び自然と実行するようになった微調整事項などは、正式に文書化されることはありません。このような知識を取得して体系化し、普及させることは困難であり、生産効率と品質管理に大きな影響を与えることになります。この問題は、経験豊富な従業員が高齢化するにつれて拡大し、そういった暗黙知は次の世代の現場労働者に引き継がれることなく消えていきます。
これらの課題は知識のボトルネックとなり、新しい従業員を効果的にトレーニングし、一貫した品質管理を維持し、進化し続ける現代の製造業に適応していくことを困難にします。
生成AIという希望
生成AIとその基盤となる大規模言語モデル (LLM) は、これらの課題に対処することに大きく貢献します。
製造業者は、生産データやセンサーの読み取り値からメンテナンスログ、さらにはスキャンされたマニュアル (テキストを抽出するAIを搭載した光学文字認識機能によって実現可能)など、豊富な情報を使用して生成AIを学習させることができます。これにより、AIエンジンは文書化された手順を理解するだけでなく、過去の傾向やセンサーデータに基づき文書化されていない暗黙知を推測できるようになります。
汎用LLMは多様なデータセットで学習されるため、幅広いトピックに対応できる一方、専門的な知識に乏しいです。そのため、汎用LLMは、業界やサブドメイン特定のニュアンスを把握できないことがよくあります。こういった「世界的」に汎用性を持つ汎用LLMを、「企業的」なデータに基づき学習させることで、特定の製造分野の複雑さを理解させることができるようになります。業界固有のデータを用いてモデルを学習させることで、適切なコンテンツを生成し、実用的な洞察を提供する能力が向上します。
「世界的」から「企業的」なLLMへ
製造業者には、文脈に沿った情報を提供するカスタマイズされたLLMが必要です。
ここでは、製造業者向けに、業界固有であり、機能に焦点を当てた、企業的なLLMを作成する方法をご紹介します (図1を参照) 。
データの微調整
製造用語集の作成:業界特有のテキストとコードの大量のデータセットをLLMに供給することで、堅牢な製造用語集を作成します。この用語集では、製造工程マニュアル、ホワイトペーパーなどの技術文書、業界標準、特定の製造分野に関連したエンジニアリング仕様書を使用します。用語集には、業界用語集 (LLMが技術用語の正確な意味を理解できるようにするための業界固有の用語集) や、経験豊富な作業者へのインタビューから抽出されたテキストデータも含まれ、文書化されていないベストプラクティスやトラブルシューティングにおけるテクニックも取得します。
製造業者用にキュレーション（製造業別）:製造用語集があれば、LLMの大規模な事前学習済みモデルを微調整できます。ここでは、製造業者の用語内の特定の関係とパターンに焦点を当てて、キュレーションされたデータセットでモデルを再トレーニングします。このプロセスを通じて、LLMは製造用語を学習し、プロセスの関係を特定し、暗黙知を抽出します。
機能レベルの専門知識の調整 (機能別) :機能固有の専門知識を獲得していくにつれて、LLMは、機能固有のプロセスマニュアル、サービスマニュアル、トラブルが発生ガイドなど、さらに専門的なデータセットに到達します。また、機能固有のワークフロー、ソリューション、および予知保全を理解するようにトレーニングされます。この命令チューニングプロセスを通じて、LLMは機能に特化したワークフローを理解し、機能に特化したソリューションを生成することができます。
企業的なLLMの作成:このプロセスでは、企業固有のデータを組み込んで、真にカスタマイズされたLLMを作成します。これには、会社のポリシーや手順、過去の生産データ、パーソナライズされた提案事項などが該当します。このデータを使用して微調整することで、LLMは企業的なものとなり、特定の会社のコンテキストを理解し、特定の洞察を生成し、パーソナライズされた提案を提供できるようになります。
責任あるAI使用ルールの導入
このプロセス全体を通じて、セキュリティ、プライバシー、倫理的なAIプラクティスを確保できるようなルール作りが重要です。これには、トレーニングデータセット内の機密情報を保護するためのデータ同期と暗号化、透明性を確保するための人間参加型システム、LLM出力のバイアス軽減などが含まれます。これらの手順により、製造に関する専門知識を強化し、組織全体の業務効率を改善する、強力で専門的なLLMを構築できます。
検索拡張ファインチューニング (RAFT) によるLLM出力の改善
複数のレベルでLLMが「賢く」微調整されたため、微調整されたモデルをRAFTが補完し、検索拡張生成 (RAG) と微調整の両方の利点が得られます。これにより、モデルは対象の業界固有のパターンを学習できるようになり、また、外部コンテキストを理解して効果的に利用する能力も強化されます。この統合により、意思決定プロセスが大幅に強化され、運用が合理化され、重要な情報に基づき実行できるようになり、競争力を高めることができます。
カスタムLLMがもたらす成果
カスタムLLMは、製造業界における暗黙知と複雑な文書による目に見えない壁を破るソリューションです。
このようなAIを活用することで、以下の点で役立ちます。
- 正確性の確保
LLMは、膨大な量のデータを分析して、ヒューマンエラーを最小限に抑え、ベストプラクティスに一貫して準拠することで、高品質のアウトプットが期待できます。 - 意思決定の迅速化
センサーデータ、過去の傾向、ドキュメントやマニュアルで構成された大規模データをリアルタイムに分析することで、潜在的な問題を迅速に特定でき、迅速な意思決定が可能になります。 - 暗黙知と専門知識の可用性とアクセス性の向上
経験豊富な従業員が獲得した知識は、退職によって失われません。LLMはこの能力を拡張し、新しい従業員にもアクセスできるようにし、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができるようにします。 - コスト効率の向上
エラーの削減、品質管理の改善、先行保全戦略は、大幅なコスト削減につながります。さらに、新しい従業員のトレーニング時間の短縮により、運用コストをさらに最適化できます。 - 先行的リスク管理の実現
LLMは、傾向を分析し、潜在的な設備障害を予測することで、先行保全を可能にし、コストのかかるダウンタイムを防ぎ、スムーズな生産フローを確保します。 - 継続的な学習と改善の促進
新しいデータから学習して適応するモデルの能力により、継続的な改善ループが促進されます。LLMが触れるデータや経験が増えることで、製造プロセスの微妙な違いを理解する機能が強化され、さらなる効率向上とイノベーションにつながります。
今後の方向性
製造業のバリューチェーンには通常、製品開発、サプライチェーン管理、製造業務、販売とマーケティング、流通、アフターサービスが含まれます。
これらのプロセス全体で高度なテクノロジーが使用されることで、各行程の全体的な生産性と効率が向上されています。生成AIは、このチェーン内のサイロ化されたデータを破壊し、意味のあるものにし、そこから得られる実用的な洞察を示す強力なツールです。現場での製造業務の真の可能性を引き出すことができます。暗黙知に必要なときにアクセステクノロジーな意思決定が可能となり、継続的な学習を促進することで、このテクノロジーはインテリジェントな製造業の未来への道を開きます。
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