【インタビュー】現場の声を拾うAIエージェントと完全ローカルAIが製造業を変革する。SCREENアドバンストシステムソリューションズの挑戦

――星野氏

我々SCREENアドバンストシステムソリューションズは、SCREENグループのIT・ソフトウェア、その中でも主にAI領域を担う会社です。グループ全体では半導体製造装置をはじめ、印刷やプリント基板などを作っているため、我々の強みは「製造業で培ってきた現場の知見」と「システム開発・AI技術」を掛け合わせられる点にあります。

――星野氏（「現場の聞き耳くん」開発担当）

「現場の聞き耳くん」は、日々の業務に追われて滞りがちな「改善アクション」を自律的に支援するAIエージェントです。作業日報や日々のメールといったテキストデータをAIが自動で読み込み、現場の「つぶやき」や「違和感」から業務改善のヒントを抽出して、報告書形式で出力します。手動での集計の手間をなくすだけでなく、現場に眠るベテランの暗黙知を企業の資産として可視化することもできます。

開発の起点となったのは、既存の「RAG（検索拡張生成）」に対する課題意識でした。近年、社内ドキュメントを検索する仕組みとしてRAGの導入が進んでいますよね。マニュアル検索などでは非常に効果があるのですが、現場で実証を重ねる中で「人が自ら聞かないと情報が出てこない」「検索して終わってしまい、改善のサイクルが回らない」というRAGの課題感が見えてきました。

作業日報などに改善のヒントが埋もれ、AIが単なる消費ツールで終わってしまうジレンマに対して、ユーザーが「聞かなくてもAIが自発的に教えてくれる」仕組みを作りたいと考え、本製品「現場の聞き耳くん」の開発に至りました。

――富村氏（「りある守護とーく」開発担当）

「りある守護とーく」は、顧客情報や装置の設計データなど「社外に出せない機密情報」を安全に処理する完全ローカルAIプラットフォームです。強固なセキュリティ環境を担保した上で、単なる社内資料の検索にとどまらず、非定型なデータをAIが自律的に解釈し、分析や加工まで実務レベルで実行できます。

今年に入って高性能な「オープンLLM（公開型の大規模言語モデル）」が劇的に進化し、実用レベルになったことが開発の大きな転機となりました。その性能を目の当たりにし、「このAIを使わない手はない」と強く感じました。

オープンLLMは通常クラウド環境で動かすのが一般的ですが、製造業では機密データが非常に多いため導入が難しく、AI活用そのものを諦めている企業が数多くあります。私たちも当初は既存の検索システム（RAG）の延長線上で構想を練っていたのですが「この進化したオープンLLMを、クラウドではなく完全ローカル環境で安全に動かせる仕組みを作れないか」と考え、方針をシフトしました。

社内調査でも「外部にデータを出さずに高精度なAIを利用したい」というニーズが明確になり、現場と開発側の思いが合致したことで、時代に合わせた新たなAIプラットフォームの開発へと舵を切りました。

――星野氏

最大の特長は、RAG（検索拡張生成）とは異なり、「人が自ら聞かなくても、AIが業務改善のヒントを教えてくれる」点です。通常のRAGは、ユーザーがキーワードを入力して情報を自ら「探しにいく」仕組みです。一方「現場の聞き耳くん」は、作業日報やメールといった日常データを読み込ませておくだけで、AIが自発的に現場の課題を「教えてくれる」仕組みとなっています。

具体的な利用シーンとしては、「現場から毎日上がってくる大量の日報を、一つひとつ読み込んで課題を洗い出す」といった労力がかかっている改善業務を想定しています。こうした日々のデータ収集や分析をAIで自動化することで、業務の改善に向けた「理解・判断・実行」のプロセスを効率的に回すことができます。

例えば、日報に埋もれた「この部品が傷んでいるかも」といった些細なつぶやきをAIが拾い上げ（理解）、他の課題と照らし合わせて重要度や発生頻度を分析して優先順位をつけ（判断）、その結果を自動的に報告書形式にまとめ（実行）、そのまま上長へ共有することも可能です。

これによって、人の手を一切挟まずに「気づいたら改善報告書がまとまっている」という新しい体験を提供します。改善業務にかかる時間の短縮はもちろん、担当者による評価のブレをなくし、属人的な判断基準を平準化できる点も大きな強みです。

――星野氏

日報に埋もれる曖昧な「違和感」や「つぶやき」から何を改善要望として定義し、ジャンル分けや重要度づけを行うかというAIの「判断」部分の構築には、特に時間をかけて取り組みました。

また「理解」「判断」「実行」という複数エージェントの処理を組み合わせる段階も難しい部分がありましたが、精度を落とさずに平準化して処理を進められる基盤を実現できたと自負しています。

――星野氏

これまで現場の課題を拾い上げる作業は、担当者が日報を手作業で集計したり個別にヒアリングしたりと膨大な時間がかかるため、年に1回程度しか実施できないケースも多くありました。しかし「現場の聞き耳くん」によってその工数が大幅に削減され、年単位だった改善サイクルを圧倒的なスピード感で回せるようになったことが、大きな成果だと感じています。

扱うデータによって変動しますが、グループ会社でのPoCで関連業務の時間を約60%短縮できたケースが出るなど、確かな手応えを感じています。

それに加えて、日本の製造業が抱える「高齢化」という深刻な課題に対しても重要な意味を持ちます。現場の貴重な知識やノウハウが失われてしまう前に、ベテランの頭の中や日報の端々に埋もれた「暗黙知」を可視化し、システムに置き換えて継承していく仕組みとしても非常に高い価値を提供できると確信しています。

――富村氏

まずは、完全ローカル環境で安全に、社外に出せない機密情報の高度な情報処理を実現できるという点です。

次に、圧倒的なコストメリットです。クラウド特有のAPI従量課金がないため、ハードウェア導入後はランニングコストを大幅に抑えながらAI処理を何度でも回すことができ、中長期での運用コスト削減が可能です。

また「OCR特化」や「構造的変換特化」など、複数のローカルモデルを自由に組み合わせるアルゴリズムにより、データの検索精度を高めています。

なお、ローカル環境においてもLLMは月1回のペースで最新のオープンソースモデルにアップデートしているため、常にクラウドAIに遜色ない性能を維持しています。

――富村氏

開発で特に苦労したのは、現場に散在するバラバラの「非定型データ」をAIが読みやすい形式（AIリーダブル）に変換する作業でした。

製造業の現場には、PDFや手書き混じりの画像、複雑なセル結合がされたExcel表など、形式が統一されていないデータが大量にあります。ローカル環境特有の速度や精度の制約がある中で、そうした様々なデータを汎用的に処理できるワークフロー（前処理）を泥臭く構築したことで、実務レベルで使えるプラットフォームを完成させました。

これにより、ユーザー側で前もってデータを綺麗に加工・整列させなくても、画面からポンと投げ込むだけでAIが「そのデータがどういう意図で作られたか」を自動解釈し、自律的に処理を進められる設計を実現しています。

――富村氏

一番反響が大きかったのは、ローカルLLMでありながら、データを入れるだけで単なる「検索」にとどまらず、その先の「分析・加工」まで実務で使えるレベルに到達した点です。

もともと、ローカル環境で社内データを高い精度で検索すること（RAG）自体は実現できていました。しかし、現場の声を深掘りしていくと、ユーザーが本当に求めているのは「検索して終わり」ではなく、そのデータを分析し、別のフォーマットに加工して出力するといった実務処理だったんです。

そこで、AIのエージェントを制御する仕組みをローカル環境向けに整えました。これによって、ただ質問に答えるだけのチャットAIにとどまらず、LLMが自ら「頭脳」となってツールを選び、自律的に処理を行えるようになりました。

今後は、AIがデータの意図や背景まで俯瞰的に解釈し、使えば使うほど自社のナレッジが溜まる「進化するAIプラットフォーム」として、社内の知識体系をより高度に活用できる環境へと深化させていきたいと考えています。

――富村氏

はい。提供形態は異なりますが、どちらも導入の初期ハードルを下げる設計になっています。

「現場の聞き耳くん」はSaaS形式のため、すぐに利用を開始できる手軽さが魅力です。一方の「りある守護とーく」はハードウェアの導入費のみで済むため、スモールスタートに最適です。クラウド利用料とは異なり、導入した機器がそのまま自社のIT資産として手元に残る点も大きなメリットです。

「現場の聞き耳くん」はチャット型ではなく「データをアップロードするだけ」で完結しますし、「りある守護とーく」はユーザーが画面に自然な言葉で指示を書くだけで自律的に処理が進みます。現場作業を中心とするベテラン層や、ITツールに不慣れな方でも直感的に使える設計です。

――富村氏

まずは我々が熟知する「製造業」をターゲットに幅広い活用を狙っていますが、今後はそのノウハウを活かし、医療・金融・官公庁など、機密性が高くクラウド導入が難しいあらゆる業界への展開も見据えています。

――星野氏

現場には日々アイデアが生まれていますが、それが拾い上げられずに終わってしまうことが多いです。「現場の聞き耳くん」を通じて、現場の埋もれたアイデアを形にして改善サイクルを回し、本質的な業務改善を通じて日本のものづくり現場の底上げに貢献していきたいですね。

――富村氏

セキュリティ、複雑なデータ形式、コスト、ITスキルなどを理由に「AI導入を諦めていた」企業は多いと思います。「りある守護とーく」は、そうした課題を解決するために作りました。「AI活用を諦めない」選択肢と、高精度なAIの恩恵を多くの企業に届けていきたいです。