地政学リスクや気候変動による不確実性の高まり、技術の高度化に伴う複雑性の増大、そして熟練人材の慢性的な不足——製造業を揺さぶるグローバルな混乱は、収まる気配がありません。
データドリブンで業務を再設計するデジタルトランスフォーメーションは、IoTからサイバーフィジカルシステムに至るまで膨大に生成される情報を、意思決定に直結する知見へと昇華する「切り札」として期待されてきました。とはいえ、現実には、この膨大な情報の束を実際の業務に活かせる知見へと磨き上げることは容易ではありません。
多くの工場現場では、試運転、立ち上げ・停止、設定値の調整、点検、トラブルシューティングといった日々の業務が途切れることなく続きます。こうした活動は総じてOT（Operational Technology：制御・運用技術）の領域に属します。
OTから生まれる知識は、大きく二つに分かれます。ひとつは配管計装図（P&ID）や機械・電気の各種図面、作業指示書などの「OTデータ」。もうひとつは、熟練者が受け継いできた故障診断のノウハウやプレイブック——「何から確認するか」「制御ループをどう見立てるか」「どの故障モードを優先的に除外するか」といった「OTスキル」です。
これら異なるOT知識の間に張り巡らされた複雑で精緻な関係を読み解き、価値へと転換することは、長年にわたり産業界の課題でした。LLMの登場も、その課題を自動的に解決するわけではありません。生成AIがテキストや画像の扱い方を一変させたのは事実ですが、最大の運用価値が生まれるのは依然として現場です。すなわち、ポンプやバルブ、ドライブ、コントローラが、安全かつ予測可能に稼働し続けるラインの足元です。
この断絶を埋める現実的な道筋は、OTデータと、最も経験豊かなオペレーターが持つ暗黙知を組み合わせて活用することにあります。
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