製造業のナレッジベース・技術情報データベース構築書類をAIで整理する方法
「ベテランの頭の中にある知識が引き継がれない」——製造業の競争力の源泉は現場の技術ノウハウです。AIを使って暗黙知の形式知化・ナレッジベースの設計・検索可能な技術データベースの構築を支援します。
ナレッジベース・技術情報データベース構築書類を整理するプロンプト
以下の情報をもとに、社内技術ナレッジベースの
設計書と情報収集テンプレートを整理してください。
【ナレッジベース構築の背景】
問題意識:
①ベテラン作業者（田中係長・山本主任）が5年以内に定年退職予定
②「加工条件の勘所」「なぜこの工具を使うか」が言語化されていない
③同じ加工トラブルが繰り返される（過去の解決策が共有されていない）
④新人・若手が同じ質問を何度もベテランに聞いている（時間ロス）
収集したいナレッジの種類:
A. 加工条件の「勘所」と理由（なぜこの切削条件が最適か）
B. トラブルシューティング事例（症状→原因→対策の解決策データベース）
C. 材料・工具の使い分け知識（材質×加工方法の経験的知識）
D. 取引先・外注先への「伝え方」の工夫（暗黙のコミュニケーションノウハウ）
現在の知識管理の状況:
・作業手順書はある（400件）→ HOW is 書かれているがWHYが書かれていない
・トラブル記録（紙）はある→ 検索できない状態
・ベテランの頭の中→ 引き出すインタビューができていない
出力形式:
・「ナレッジベースの設計書（収録するカテゴリ・構造・更新ルール）」
・「ベテランへのナレッジインタビューシート
（何を聞けば暗黙知を引き出せるかの質問リスト）」
・「技術ナレッジの記録テンプレート
（状況・判断の背景・なぜその方法か・注意点の構造）」
・「トラブルシューティングデータベースの入力フォーマット
（症状 / 確認事項 / 推定原因 / 対策 / 効果確認 / 再発防止）」
・「ナレッジ活用の仕組み設計（いつ・誰が・どのように使うか）」
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