多くの製造業、建設業、研究・開発系企業において「技能伝承」は大きな課題です。先人たちが残した「匠の技」が各所の現場に散逸していて、スムーズな技能伝承がなされていないのが現状。資料は形式、保管場所がバラバラで系統立てて活用できない。ベテラン社員＝匠の頭のなかにある知見や暗黙知は、ブラックボックスのごとく属人化されていて、他の社員がナレッジを活用できない⁨。「技能伝承」は日本の企業にとって喫緊の課題となっています。

「匠KIBIT零（ゼロ）」は、日本企業の技能伝承を加速するために生まれた「発見型AI」です。時代や部署毎にフォーマットが異なる未整理データを解析し、眠っていた必要な情報を高精度に抽出します。この高精度な解析・抽出に貢献するのが、言語をベクトル化し「概念」で検索するアルゴリズム。この“KIBIT検索”ともいうべき独自のアルゴリズムは、通常のキーワード検索と違い、類似性・関連性が高い単語を紐づけるため、最適解を抽出しやすいのです。さらに、この“KIBIT検索”で導き出された解答を、生成AIで要約することも可能。これは、KIBIT版のRAG*1であり、検索エンジンをKIBITに置き換えることで、生成AIで課題とされるハルシネーションのリスクを回避することができます。

“KIBIT検索”は、匠たちの頭の中にあるブラックボックス化されたナレッジにも有効です。実は、彼らの知見や暗黙知は、膨大な社内資料のなかにもテキストデータとして点在しています。その点在する知見や暗黙知を見つけ出し、線でつなぎ合わせることで「技能伝承」を高精度で実現させるのが、「匠KIBIT零（ゼロ）」の技なのです。

＊1　Retrieval Augmented Generation（検索拡張生成）。大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成に、別の外部情報から取得した検索結果を組み合わせ、解答精度や信頼性を向上させる技術。