[イーデイリーShin Yeong-bin 記者] 工場に蓄積されたデータとノウハウが、生成AIと融合し、整備や研究開発の原動力となっています。LGELECTRONICS(066570)は、社内データを用いてR&Dを支援するAIエージェント「チャルダ」を、ポスコは設備のノウハウを学習したカスタマイズ型言語モデルを導入しました。

両社は30日、ソウル・COEXで開催された「マイクロソフト・インダストリー・サミット」で、製造業におけるAI活用事例を発表しました。社内データと現場の知識をAIに結びつけ、研究開発や設備管理などの実務に適用した事例を紹介しました。

データ分析に知識探索を加え…業務を遂行する「チャッダ」

LGエレクトロニクスのイ・ヒョング責任者は、社内データ・知識エージェント「チャッダ」の発展過程を紹介しました。「チャッダ」は、製品の使用履歴や設計・試験・品質文書などの社内データを連携させ、研究開発業務を支援します。

「チャダ」の導入前は、データを分析するには担当部署に資料を依頼し、テーブル構造を確認した上で、SQLやPythonを用いて加工する必要がありました。イ責任者は、「従来はデータ分析の結果を得るまでに平均2週間ほどかかっていましたが、『チャダ』を通じてこのプロセスを約45秒まで短縮することができました」と述べました。

「チャダ」は、定型データ分析中心の1.0から、設計・試験・製造記録などの非定型知識を組み合わせた2.0へと発展しました。3.0では、データ分析と知識探索をひとつの対話フローに統合しました。ユーザーが質問すると、AIが計画を立て、必要なデータとツールを選択して分析を実行します。反復業務は「スキル」として保存され、チームが再利用することができます。

イ責任者は、「初期には月間アクティブユーザーが38人でしたが、最近では847人まで増えました」とし、「モデルの性能だけでなく、ユーザーがアクセスできるデータや業務範囲が広がった点も影響しました」と説明しました。

「チャダ」の開発手法にもGitHub Copilotを適用しました。Copilotエージェントがコード作成だけでなく、設計や作業計画、開発履歴の管理にも参画するようにしました。同責任者は、「チャダ 3.0」の開発過程において、外注開発費を約2億ウォン節約し、開発期間も約2週間短縮したと明らかにしました。

退職者が増えるポスコ、設備のノウハウをAIに組み込む

ポスコのチャン・ウォンジョンチーム長は、マイクロソフトのAIファウンドリーを活用した、設備向け言語モデル（LLM）の構築事例を発表しました。ポスコが設備AIを推進した背景には、整備要員の経験と知識を現場に継承しなければならないという課題があります。

チャン・チーム長は、「毎年数百人の退職者が発生している」とし、「現場の整備要員のノウハウをいかに形式化するかというのが、多くの企業の課題だ」と述べました。ベテラン整備要員の割合は、2020年代の約50％から、2030年代には30％を下回ると見込まれています。

ポスコは、既存の設備管理用生成AIの回答品質と活用率を高めるため、ファインチューニングを適用しました。ポスコ独自の略語や設備知識が盛り込まれた「ポスウィキ」および社内文書から学習データを作成し、一部の質問・回答データはAIで生成しました。

ファインチューニングを施したモデルは、社内文書の検索機能と連携させました。Azure Document Intelligenceを用いて現場の写真やグラフなどの資料を分析し、回答に参考文書や出典を表示するようにしました。設備関連のコンテンツ約17万件に基づいて回答を行うほか、新しい文書が登録されると学習に反映される仕組みも構築しました。

新入エンジニアが初めて扱う設備を点検する前に、先輩たちの整備経験や確認事項を調べる際に活用されているとのことです。現在、1日平均約100件の問い合わせが寄せられています。チャン・チーム長は、「実務導入当初の評価は75点程度でしたが、機能を改善して90点程度まで引き上げました」と述べました。

ポスコは、設備分野での適用経験をエネルギー・素材分野へと広げていく計画です。チャン・チーム長は、「コンテンツと実際の設備状態データを連携させ、設備の状態と対応策をより精密に案内する統合エージェントへと発展させている」と述べました。