製造業の現場ですぐに使える生成AI活用6分野／48種類のプロンプト

生成AIを使う上で重要なのは「AIへの質問」する事よりも「インプット」情報として何を入力するかです。
下の表から分かるように、生成AIを現場で使う場合、AIへの質問だけを教育しても十分ではありません。むしろ、何をAIに見せればよいのか？を社員に教えることが重要です。

例えば「不良原因をAIに聞く」場合、
×悪い使い方：「製品に傷が出ました。原因は何ですか？」これでは情報が少なすぎます。

〇良い使い方：① 不良品写真、② 正常品写真、③ 発生工程、④ 発生した日時
　⑤ 発生数・不良率、⑥ 使用設備、⑦ 材料・ロット、⑧ 作業条件
　⑨ 直前に変更したこと、⑩ 作業者が気づいた現場の状況
を渡して、「この情報をもとに、不良原因を4Mで整理してください。ただし、推測と事実を分けてください。また、原因を確認するために現場で最初に確認すべき項目を5つ挙げてください。」と質問する。

これなら「AIに答えを出させる」のではなく、「AIと一緒に原因を絞り込む」ことができます。

「現場AI」の基本形
この考え方を社員教育用にすると、非常にシンプルです。
現場で起きたこと→画像、報告書・手順書、Excel・測定データ、動画、作業者の話
設備・材料・工程情報
などを、生成AIに入力します。そして
① 事実を整理する　② 足りない情報を質問させる　③ 原因候補を出す
④ 確認する順番を決める　⑤ 対策を考える　⑥ 手順書・チェックリスト・報告書にする

この流れにすると、生成AIの使い方が「何でもAIに聞く」から「現場情報をAIに渡して
一緒に問題を解く」へ変わります。