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製造業特化 の 組織知AIプラットフォーム

熟達者の暗黙知を企業の“知のインフラ”へ

LIGHTzの汎知化ノウハウを結集したAIプラットフォーム。
人の判断や経験まで蓄積し、工程をまたいでナレッジがつながる。
使うほど、組織が強くなる。

  • 大量の資料
  • ベテランの知見
  • 従業員同士の会話
  • 基幹システム
  • 非構造化データ

バラバラに散らばっているナレッジが
つながる！ 使えるようになる！

資料も熟達者の技術も会話もデータベースも
一箇所に"使えるカタチ"で貯まるから、
はじめて「組織のナレッジ」になる

Solution MAP

製造業エンジニアリングチェーン

創業から10年以上、製造業の"暗黙知の資産化"に取り組んできた
LIGHTzだからこそ実現できる、

組織知AIプラットフォーム

知を集める・知のインフラ・知を活かす

ナレッジが “資産” にならない
”3つの壁”

多くの企業で、現場の知が組織の資産として
蓄積・活用されないまま失われています

残らない

判断の「背景」が、
人ともに失われていく

退職・異動で失われる

残す

判断の「なぜ」まで
構造化して蓄積する

退職・異動でも残る

使えない

蓄積した資料が、
現場の判断に活きない

市販RAGが効かない

使える

結論ではなく
「なぜ・どう決めたか」まで返す

現場でそのまま使える

繋がらない

ノウハウが部署ごとに
分断され、活かしきれない

車輪の再発明

繋ぐ

部署横断で
一つの基盤に集約する

車輪の再発明をなくす

人の頭の中に眠る暗黙知を
負担なく、
引き出し、
組織知として蓄積します。

これまで…

資料は探せても
「なぜそう判断しかたか」は分からない

ベテランへの確認は、
聞く側も答える側も負担

異動/退職とともに、
その判断は失われる

  • いつも通りの業務・会話の中で、自然に溜まる
  • 結論ではなく「なぜ・どう決めたか」まで残る
  • 使うほど、組織の知として増えていく
いつも通りの業務・会話から組織の知として蓄積

"あの人にしかできない"判断を、
"いつでも再現できる"判断へと
変えます。

一般的なAI/RAG

知識が出る

・社内文書に「書いてあること」を参照

・｢なぜそうしたか｣が分からないため、ナレッジとして使えない

知識が出る

判断が出る

・文書に加え、ベテランの暗黙知まで構造化し
　て参照

・「どう判断すべきか」が誰でも分かる

判断が出る

製造業の知識構造化 /
暗黙知抽出エンジン​

ReQuidは、集めた知を製造業のフレームワークで構造化します。体系的に整理するからこそ、どこに“抜け”があるか——まだ言語化されていない暗黙知——が見えてきます。その抜けを、AI×人が「なぜ・どう決めたか・判断基準」まで引き出して補完。使うほどに知が積み上がり、“製造業で本当に使える”組織知へ育っていきます。

同じ知でも、
目的別に構造が変わる​

ReQuidは、業務での目的に応じて
構造を組み替えることができます。

目的別に応じて、

構造を変えることが可能

（RFLP FTA FMEAなど）

関連社内ドキュメント

設計

要求仕様と機能の
関連性が知りたい

現場

不具合に関係する情報が知りたい

構造化の“型”は、
製造業のフレームワーク

エンジニアリングチェーン全体を、
現場で実際に使われる型で構造化します。

代表的な製造業フレームワークと、その活用イメージ

差別化ポイント

  • フレーム単体の
    利活用促進

  • フレーム同士の
    シナジー促進

  • 日常的な情報更新による脱・陳腐化

データを構造化することで
情報の欠落（暗黙知）を
検知し、
AI×人で埋める

製造業フレームワークで知識構造化し、
欠落した暗黙知情報を補完して
ナレッジを強化します。

要素

情報の欠落

故障モード

情報の欠落

情報の欠落

影響

情報の欠落

情報の欠落

対策

情報の欠落

情報の欠落

暗黙知の検知

ReQuid

AI

人

人

暗黙知の抽出

よくある
AIインタビューとの違い

「どこが暗黙知か」を特定してから引き出す。
整理の仕方まで根本から違います。

一般的なAIインタビュー

引き出し方

決まった質問を一問一答

引き出すもの

表面的な回答・要約

整理のしかた

汎用テキスト（一律の形式）

アウトプット

議事録・要約テキスト

汎知化AI / ReQuid

引き出し方

特定した“抜け”を狙って深掘り

引き出すもの

判断の「なぜ・勘所」

整理のしかた

製造業の型で構造化

アウトプット

意思決定に使える構造化ナレッジ

主な機能

RAG×BrainModel(ナレッジ検索)

社内ナレッジを横断検索。構造化＋「なぜ」まで引けるため、市販RAGと違い“現場で使える”答えが得られます。

リスク未然検出エージェント

プロジェクトの文脈を“記憶”し、DR準備からリスクの洗い出し・判断根拠の提示までをAIエージェントが伴走しながら一気通貫で支援します。

3D図面ナレッジエージェント

類似検索、自動検図、図面とナレッジのマルチモーダル連携が対話ベースで手軽に実現。上流フロントローディングを支援します。

トラブルシュートエージェント

写真から異常ハイライト・原因候補・対策・関連要領書をAIが提示。判断・意思決定のリードタイムを大幅に短縮します。

他社サービスとの違い

一般的な
データプラットフォーム

溜まる情報

文書・記録

出力される情報

結論・要約

精度の伸び

文書品質に依存

汎知化AI　
プラットフォーム

溜まる情報

文書・記録　＋　暗黙知（判断・なぜ・勘所）

出力される情報

意思決定に必要な判断の根拠

精度の伸び

使うほど判断が貯まり向上

熟達者の知を
企業の”知のインフラ”へ

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