研究開発での「判断資産」構築

研究開発や商品企画の領域では、組織内に散在するベテランのノウハウや複雑な技術文書をデータ化し、AIに学習させて「判断資産」に変える取り組みが注目されています。個人の頭の中に眠る暗黙知をシステム化することは、人材不足の解消だけでなく、他社が容易に真似できない強固な競争力を生み出します。

実際の成功事例として、化学メーカーのダイセルは設計開発業務に生成AIを導入しました。過去の膨大な実験データや過去のトラブル報告書といった属人的な知見をAIで容易に検索・参照できるように整備した結果、経験の浅い若手社員でもベテランと同等の判断材料を瞬時に引き出せるようになりました。これにより、設計開発の生産性は取り組み開始時の1.3倍に向上しています。

自社が長年蓄積してきた独自のドキュメントや経験則を、AIが容易に読み込める「AI-Ready」な状態に構造化すること。これこそが、製品・サービス開発のスピードを高め、技術伝承を確実にする経営の重要施策となります。

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