2026年度掲載 seeds-101-0002 - 【北陸】 熟練者知識の見える化を通じた現場知識の伝承支援
  • 運輸・物流
  • 食品・農業
  • IT・通信
  • サービス
  • 理学
  • 情報学
  • 工学
  • 人間工学
  • 生命科学
  • 生物学
  • 医歯薬学
  • 看護・健康科学
  • 社会科学
  • 心理学
  • 医療・ヘルスケア
  • AI活用
  • 人手不足解消
  • #知識伝承
  • #知識経営
  • #視線
  • #ヒューマンロボットインタラクション
  • #知能情報学
  • #ヒューマンインターフェース・インタラクション
  • #知識工学
  • #認知科学
  • #知識構造化
  • #マルチモーダルコミュニケーション

研究の成熟度

  1. TRL1

    基本原理・
    現象の確認

    基礎研究

  2. TRL2

    原理・現象の
    定式化

    基礎研究

  3. TRL3

    実験による
    概念実証

    応用研究

  4. TRL4

    実験室での
    技術検証

    応用研究

  5. TRL5

    使用環境に
    応じた技術検証

    実証

  6. TRL6

    実環境での
    技術検証

    実証

  7. TRL7以上

    実環境での
    技術検証

※TRL(TRL(Technology Readiness Level):特定技術の成熟度を表す指標で、異なったタイプの技術の成熟度を比較することができる定量尺度

VISIONビジョン

このシーズに
問い合わせる

VISION

ビジョン

熟練者知識の見える化を通じた現場知識の伝承支援

「知識を育む組織」の実現

どの現場にも「あの人にしかできない仕事」があります。その知識の多くは本人も言葉にできない暗黙的なもので、退職や異動とともに失われてしまいます。一方、マニュアルに書かれるのは「何をするか」という手順だけで、熟練者が本当に伝えたい「なぜそうするのか」という判断の理由は残りません。
本研究では、作業手順の知識と目的の知識を切り分けて構造化する手法により、熟練者の暗黙的な知識を見える化します。さらに、その知識を現場の従業員自身が作り、育て、使い続けられる枠組みを整えます。目指すのは、単に知識を保存することではなく、知識を蓄積・活用しながら新たな知識を生み出し続ける「知識を育む組織」の実現です。

USE CASE

最終用途例

現場主体での持続的な知識伝承・内面化を支援する技術と枠組みの開発

USE CASE 01熟練者知識の構造化によるOJT・人材育成支援

APPLICATION

APPLICATION

知識の構造化

熟練者へのインタビューやワークショップを通じ、判断の理由を含む知識を構造化・見える化します。なぜそうするのかを理解して作業を学べるため、OJTの質が高まり、育成期間の短縮や作業ミスの防止に繋がります。

USE CASE 02熟練者知識の構造化によるOJT・人材育成支援

APPLICATION

APPLICATION

品質を保てる体制づくり

退職や異動を控えたベテランの知識を、組織の資産として残します。属人化していた業務を可視化することで、担当者が替わっても品質を保てる体制づくりを支援します。

USE CASE 03生成AIを活用した知識活用基盤

APPLICATION

APPLICATION

知識の継続的な更新・拡充

構造化された知識は生成AIが読み取れる形式のため、現場からの問いかけに対して根拠を伴う回答を返す支援システムへ展開できます。対話を通じて知識自体も継続的に更新・拡充されます。

STRENGTHS

強み

持続的な知識伝承・内面化を通じた新たな知識創造を実現

STRENGTHS 01

「手順」だけでなく「目的」まで構造化する。

従来の手順書や動画マニュアルは時系列に沿った作業の記録であり、熟練者の判断の理由までは伝わりません。作業手順の知識と目的指向の知識を切り分けて階層的に構造化することで、「なぜそうするのか」を含めて知識を見える化します。これにより、若手は表面的な模倣ではなく、知識を自分のものとして内面化できます。

STRENGTHS 02

研究者ではなく、現場が主体となって知識を育てられる。

知識の構造化を専門家に依存すると、その場限りの成果になりかねないため、現場の従業員自身が知識を構造化し、更新し続けられるワークショップの枠組みを整備します。介護・製造業・コンサルティング・いけばなといった多様な領域で実践を重ね、重工業の点検業務では大規模な知識を扱う場面でも有効性を確認しています。

TECHNOLOGY

テクノロジー

目的指向による知識構造化手法とワークショップデザイン、及び生成AI連携・行動計測による知識の拡充

TECHNOLOGY 01

目的指向による知識構造化手法

(目的指向による知識構造化手法)
熟練者の知識を「作業手順の知識」と「目的の知識」に切り分け、CHARM記法を用いて階層的に構造化します。個々の作業がどの目的に紐づくのかを明示することで、暗黙的だった判断基準を第三者が理解・活用できる形にします。
(現場が知識を作るためのワークショップデザイン)
構造化を現場に定着させるための手順・問いかけ方・進行方法を体系化しています。熟練者から知識を引き出し、若手が対話を通じて内面化する場を設計することで、知識の構造化と伝承を同時に進めます。

TECHNOLOGY 02

生成AI連携・行動計測による知識の拡充

構造化した知識を生成AIに読み取らせ、対話を通じて不足している知識を引き出し拡充します。また、視線追跡(Tobii)やモーションキャプチャ(Xsens)により、言語化しにくい身体的な熟練の動きも知識化の対象とします。生成AIによるテキスト知識の拡充と、マルチモーダルな身体知のデータ化(暗黙知の形式知化)を組み合わせた、極めて高度な次世代のナレッジマネジメントおよび技能伝承のフレームワークを構築します。

PRESENTATION

共同研究仮説

熟練者知識の構造化とOJT支援手法の提案

PRESENTATION 01

作業手順内の行為の目的を表出し構造化する方法の提案

介護現場での目的指向知識構造化

作業手順内の行為の目的を表出し構造化する方法を提案した。まず既存のマニュアルなどから作業手順を構造化し、作業手順知識を構築する。この作業手順の中の各行為の目的を介護士が話し合い、構造化し目的指向知識を構築する。その後、複数の作業を目的ベースで振り返り、共通理解を深める。

RESEARCHER

研究者

伊集院 幸輝先端科学技術研究科
AI知性研究領域
コミュニティ・ナレッジ研究室
講師
経歴

東京都出身.
同志社大学大学院博士後期課程修了、博士(工学)
知識伝承を支援するための知識の構造化手法とその支援システムに関する研究に従事
2024/04 - 現在 北陸先端科学技術大学院大学 知識科学系 講師
2022/04 - 2024/03 北陸先端科学技術大学院大学 知識科学系 特任助教
2020/04 - 2022/03 国立研究開発法人産業技術総合研究所 人間拡張研究センター 産総研特別研究員
2019/04 - 2020/03 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 産総研特別研究員

  • リサーチマップ

    https://researchmap.jp/koki_ijuin

     

  • 専門領域

    知能情報学
    ヒューマンインタフェース
    インタラクション
    認知科学

  • 共同研究の経験がある企業/業界

    介護・製造業・コンサルティング・いけばなといった多様な領域で実践を重ね、重工業の点検業務では大規模な知識を扱う共同研究も行っている。

研究者からのメッセージ

"知識を育む組織"づくり

ベテランの頭の中にある知識は、退職とともに失われてしまいます。それを現場の人自身の手で見える化し、使える形で残す。そんな”知識を育む組織”づくりを、企業の皆さまと一緒に進めたいと考えています。