現場の**暗黙知**をどうデータ化するか
AI導入で最初にぶつかる壁
AIの導入は企業の生産性を高める可能性がありますが、その過程で現場の暗黙知をデータ化するという課題に直面します。大阪のIT企業アプリズムの視点から、この課題と向き合う方法を考察します。
AI導入時に浮かび上がる暗黙知の課題
企業がAIを導入する際、最初にぶつかる問題の一つとして、現場で蓄積された暗黙知のデータ化があります。これは従業員が長年の経験で身につけた知識や判断基準であり、明文化されていないためデータとして扱うのが難しい特性があります。
アプリズムも例外ではなく、社内のAI運用システムを構築する中で、この暗黙知をどうやってデータ化し、AIに学習させるかが初期の重要課題でした。
暗黙知をどのように明示化するか
暗黙知を明示化するためには、現場のプロセスを細かく分析し、どの部分が特に専門的な知見を必要とするのかを特定する必要があります。アプリズムでは、各チームにインタビューを実施し、業務の細部について意見をまとめるワークショップを行いました。
このプロセスで、暗黙知を文書化することに成功し、さらにAIシステム用のデータセットとして整理するステップを踏むことができました。
データ化した暗黙知をAIに組み込む手法
明示化された暗黙知をAIシステムに組み込む際、最も重要なのがデータの品質とAIの学習モデルです。適切なデータセットを作成し、それを用いてAIを訓練することで、より正確な結果を得ることができます。
そこで、アプリズムでは独自のデータクレンジング技術を使用し、データセットを高度に精査するプロセスを取り入れました。これにより、AIが高い精度で暗黙知を学習し、役立つ成果を提供しています。
アプリズムにおけるAI導入の成果
アプリズムでは、6つの内製システムでAIを活用していますが、それぞれの環境に特化した暗黙知のデータ化がAIの性能向上に寄与しています。特に、プロジェクト管理システムでは、経験豊富なエンジニアの判断基準を整備し、プロジェクトの進行状態を個別に適切に把握できるようになりました。
この結果、プロジェクトの進行スピードが向上し、エンジニアリング効率の向上にもつながっています。同様の手法を他の部門にも展開中です。
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