ものづくりの革新をリードする - 「工場の改善手順書シリーズ／Proマニュアルシリーズ」
私はこれまで、品質管理の現場に向き合い続けてきました。
机上の理論ではなく、止まらない不良、繰り返す再発、疲弊する現場
の声に向き合ってきました。
その活動の中で、何度も突き当たった壁があります。
それは――
「分かっている人は分かっている」問題です。
ベテランは、なぜ説明できないのか？長年現場を支えてきた熟練者は
・不良の兆候を直感で察知する
・データの違和感にすぐ気づく
・なぜなぜ分析の“外しどころ”を知っている
しかし、その判断の理由を尋ねると、
「経験だよ」
「見れば分かる」
「前にもあった」
という答えが返ってきます。
これは決して悪いことではありません。
むしろ、それだけ深い経験が蓄積されている証拠です。
しかし問題は、その知識が組織に残らないことでした。
品質管理は理論だけでは使えない私たちは長年
QC七つ道具
なぜなぜ分析
統計的手法
再発防止の仕組み
を指導してきました。しかし現場で起きていたのは
・なぜなぜが形だけになる
・対策が表面的になる
・データが“集めるだけ”で終わる
という現実でした。
なぜか。理論は学べても、
使いどころの感覚が共有されていなかったからです。
品質管理とは、「知識」だけではなく「判断の質」だからです。
技能伝承の危機、さらに深刻だったのは、技能伝承の問題です。
・ベテランの退職
・人材不足
・育成時間の不足
「教えたいが時間がない」「若手が考える前に対策を急がされる」このままでは、
経験は消えていく。私たちはその危機感を強く持ちました。
そして、AIとの出会い、そこで着目したのが、生成AI、特にRAG型の仕組みでした。
RAGは、過去の報告書、トラブル事例、改善履歴などを参照しながら回答を生成します。
つまり、知識を蓄積し、引き出し、共有できる。
これは単なる検索ではありません。ベテランの思考プロセスを
構造化し、再利用できる可能性がありました。
日本初、本格AI導入型品質管理体系へ
こうして私たちは、高崎ものづくり技術研究所として、
日本初の本格的AI（RAG）導入型品質管理体系を構築しました。
目指したのは、
・理論を現場に落とし込むこと
・熟練技能を可視化すること
・なぜなぜ分析を“止められる武器”にすること
・QC手法を“成果につながる型”にすること
そして気づいたのです。私たちの活動の本質は何か。それは――
熟練の暗黙知を、組織全体の力に変えること。
フレーズが生まれた瞬間
ブランドを考える中で、難しい言葉は使いたくありませんでした。
DXでも、アルゴリズムでもない。
もっと本質的で、もっと現場に伝わる言葉にしたい。そして生まれたのが、
濱田式AI品質スタンダード
― 熟練の暗黙知を、全員が使える武器に ―
この言葉には、私たちの歩みが凝縮されています。
・属人化からの脱却
・経験の資産化
・組織力の底上げ
・品質管理の進化
AIは目的ではありません。道具です。本当の目的は、
品質を、組織全体の力で守り、進化させること。
これから目指すもの
この「濱田式AI品質スタンダード」は、私たちの今後の活動の根幹です。
全国ブランドの確立を目指します。品質管理を、
「できる人の技」から
「全員の武器」へ。
経験を、
「個人の記憶」から
「組織の知的資産」へ。
それが私たちの挑戦です。そしてこの挑戦は、製造業の未来を支える
一歩になると信じています。
