過去の不具合から起こりうるリスクを、AIが予見

製造業の現場において、過去の不具合報告書や対策書は品質向上を支える貴重な資産である。しかし、複雑に散らばったフォルダの奥深くに資料が埋没し、特定の人しか情報のありかを把握できないという属人化が生じていることも少なくない。その結果、製品や工程の潜在リスクを洗い出すFMEA（故障モード影響解析）を作成する際にも、担当者の個人的な経験の範囲でしかトラブルを想定できず、重大な見落としを招く懸念を拭いきれていなかった。

こうした知見の死蔵とリスク検討の属人化を打ち破るべく、実務に即した検証が進められている。2026年10月、株式会社ミラリンクは製造業向けAIプラットフォーム「タグっと」において、複数企業とのトライアルを進めていることを明らかにした。実際の社内文書を用いて過去の不具合データを根拠付きで呼び出し、FMEAの作成を支援する仕組みが、製造現場のトラブル未然防止プロセスを変えようとしている。（文＝AI Base編集部）

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（引用元：PR TIMES）

AIプラットフォーム開発などを手がけるミラリンクが提供する「タグっと」は、不具合報告書や対策書などの社内文書をAIで検索し、過去の知見を活かしたFMEA作成を支援するサービスだ。2026年10月1日、同社は複数の製造業企業と実際の社内文書を活用した実証トライアルを実施していることを公表した。

現場定着を後押しする最大の工夫は、AIによる回答の根拠となった社内文書そのものを提示する点にある。従来の生成AIでは「根拠が分からず、実務では使いにくい」という不満が多かったが、本サービスでは参照元の報告書などもあわせて確認できるため、技術者が納得感を持って内容を検証できる環境が整っている。

また、設計FMEA・工程FMEAの作成支援においても成果を生み出している。ある企業の工程FMEA作成トライアルでは、ベテラン担当者が経験則から故障モードを洗い出していた従来のやり方に対し、AIが過去の文書を横断して埋もれていた事例・記録を網羅的に解析することで「担当者が想定していなかった故障モード」を提示した。

（引用元：PR TIMES）

このように、担当者の記憶だけに頼っていたリスク検討の視野を広げ、見落としがちな故障の可能性に気づくための参考として、現場からも高く評価されている。

製造業におけるFMEAの作成は、製品の正式な発表前や量産前に故障リスクを潰す重要工程でありながら、その検討を担当者個人の経験や記憶に頼るあまり、どうしても想定できるトラブルの範囲が狭まってしまうという課題を抱えていた。どれほど社内に対策書が蓄積されていても、担当者の頭の中にない情報は検討の俎上に載らない。

これに対し、社内に蓄積された過去の文書から失敗事例を掘り起こし、盲点となっていた故障の可能性を提示するアプローチは、個人の記憶の壁を越えて組織的なリスク予見を可能にする機能的な仕組みだといえる。

さらに、参照元の文書を明示する設計も、現場の心理的ハードルを取り払う上では欠かせない。判断の誤りが重大トラブルに直結する現場において、AIによる「ブラックボックス化された推論」を鵜呑みにはできないからだ。根拠となる過去の報告書に立ち返って技術者が裏付けを取れるからこそ、AIは「信頼できる業務の補助線」として定着する。

過去の不具合記録は、企業が“授業料”を払って蓄積した価値あるデータだ。それらを死蔵させず、未来の品質保証へ還元するミラリンクの試みは、人手不足と熟練者の退職に揺れる日本のものづくりを支える確かな足がかりとなるだろう。

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