━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

文書は山ほどあるのに、活かせていない

── 散らばった技術文書をAIで社内ナレッジにする

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

✓ 設計書・規格・作業標準・トラブル報告書が、必要なときに見つからない

✓ どこを見ればいいか分かるのはベテランだけになっている

✓ 文書の量が多すぎて、人手では見切れない

✓ 生成AIは使っているが、自社の技術文書をどう読ませればいいか分からない

もし一つでも当てはまるなら、

足りないのはAIではなく、文書をAIの土俵に乗せる方法です。

散らばった設計書・規定・トラブル事例をClaudeに読ませて、

横断検索・質問応答・トラブル事例検索ができる

「社内ナレッジAI」にする方法を示します。

この45分で、自部署の文書資産で何ができそうかを

判断できる材料を持ち帰ることができます。

■ こんな方におすすめです

────────────────────────────────

✓ 製造業の技術・品質・生産部門で、設計書や作業標準を扱っている方

✓ ベテランしか分からない判断のコツを、組織で引き継ぎたい方

✓ 社内文書の横断検索や質問応答をAIで実現したい方

✓ クラウドに出せない機密文書の扱いまで含めて検討したい方

■ セッション説明

────────────────────────────────

設計書、図面、社内規格、作業標準、過去のトラブル報告書 ー 製造業の現場には、知識が文書のかたちで膨大に積み上がっています。だが実際には、必要なときに見つからない、ベテランしかどこを見ればいいか分からない、量が多すぎて人手では見切れない、という声が技術・品質・生産の現場で繰り返し聞かれます。

本セッションは、こうした散らばった技術文書を生成AI（Claude）に読ませて、横断検索・要約・規定への質問応答・トラブル事例検索ができる「社内ナレッジAI」にする業務活用を、非エンジニアの現場担当者向けに整理します。まず、Claudeが長い文書を一括で読み、図や表の入ったPDFまで解釈できるようになった最近の進化を押さえます。そのうえで、設計書の横断検索、規定への質問応答、過去トラブル事例の検索、ベテランの判断観点の引き継ぎという、製造業の具体的なユースケースを見ます。

後半は、文書をそのまま読ませる方法と検索（RAG）の使い分け、社内ナレッジAI化でつまずく落とし穴（データ整備・精度・暗黙知・現場浸透）、クラウドに出せない機密文書の扱いまでを実務目線で扱います。今日のゴールは、自部署の文書資産で何ができそうかを判断できる材料を持ち帰ることです。

■ 今回話す内容

────────────────────────────────

1. 文書は山ほどあるのに、活かせていない ー 製造業の現場の実態と導入・活用のギャップ
2. Claudeは何ができるようになったか ー 長文一括読込と図表入りPDFの解釈
3. 製造業の具体ユースケースと、社内ナレッジAI化の落とし穴・進め方

■ 登壇者

────────────────────────────────

三好大悟（株式会社リベルクラフト 代表）

データサイエンティスト出身。製造業・大手ITを中心に、AI・データ活用のコンサルティングと社内研修を手がける。「技術を現場で動く施策に翻訳する」をミッションに、導入判断から構築・運用展開まで一気通貫でサポートしている。Python・SQLによる実装経験と、経営層へのプレゼン・合意形成の両方を持つ実務家。

X: 三好大悟, リベルクラフト