spectASOLIZE株式会社

エンジニアの創造力を解放する
次世代ナレッジマネジメント

SpectA DKM

  • 自動車産業
  • 製造業
  • 建設業

知識の蓄積組織的活用に課題
をお持ちの方におすすめです

目的の情報にたどり着けない

目的の情報にたどり着けない

膨大なドキュメントの蓄積があったとしても、従来型の属性検索や全文検索では検索結果が多すぎて、目的の情報にたどり着けません。

ナレッジの陳腐化

ナレッジの陳腐化

技術進化の速度に合わせてナレッジ構築や利用環境を整備することは、莫大な労力を伴います。陳腐化が進むと、すぐに使われない仕組みとなってしまいます。

理解に時間がかかる

理解に時間がかかる

検索でドキュメントを発見しても、目的に対応させ前後の文脈まで理解することは、検索以上に時間がかかる作業であり、簡単なことではありません。

結果として以下のような状況に陥っていませんか?

  • 類似問題と暫定対処の繰り返し
  • エキスパートへの負荷が集中
  • 本来やるべき創造的業務に手が回らない

SpectA DKMで実現できることSpectA Dynamic Knowlege Management

日々生み出される実績情報から知識を自動生成する

日々生み出される実績情報から知識を自動生成する

S O L I Z E 独自の自然言語処理A I「アスペクトエンジン」が大量の非構造文書から構造化知識を生成します。元文書にあるノイズを落とし、エンジニアにとって有意味な知識を抽出/構造化することで、ナレッジマネジメントのコストとタイムラグ、陳腐化といった問題を解決します。設計者は常に最新のナレッジにアクセスできるようになり、組織横断的な知識活用を促進します。

目的の知見をピンポイントで参照できる

目的の知見をピンポイントで参照できる

構造化知識をベースに情報探索を行うため、あらかじめ知りたい観点で整理された情報を探索/参照することができます。全文検索で参考になる文書を探したり、文書を開いて読んで理解するという手間を大幅に短縮することで、本来の設計検討の思考を妨げず、必要な知見を参照することが可能になります。

連想を支援し、エンジニアに気づきを与える

連想を支援し、エンジニアに
気づきを与える

SpectAが扱う構造化知識は、類似性や不具合事象と要因のような因果連鎖、機能や部品のような包含関係などを表現することができます。エキスパートの思考展開を再現するような活用方法に加えて、自分が担当する周辺領域の知識に触れることで、連想や新しい気づきを促します。

SpectA DKMの強み

なぜ機械学習だけでは
解決しないのか?

設計開発業務においては、企業、業務目的、製品ごとに固有の知識や言語体系が存在します。そのため、全文検索の推論エンジンに機械学習アルゴリズムを組み込むという従来手法では、膨大な実績データから目的に応じた知識を取り出すことはできませんでした。

なぜSpectAは
解決できるのか?

SpectA DKM は、SOLIZE独自の自然言語処理AI アスペクトエンジンにより、非構造な実績データから構造化された知識ベースをあらかじめ構築します。それにより、エンジニアの問いかけに対して、目的に応じた有効な知識活用ができるようになりました。
この知識ベースにはSOLIZE自らのものづくりの知見と形式知化の知見が集約されており、実績データが不十分な状況においても、早期に効果を出すことが可能です。

活用シーン/取り組み事例

設計案のリスク抽出や評価方法検討

部品や事象、要因の因果を俯瞰することで、設計案に対するリスク、評価方法、その他注意すべきことを把握します。人依存や形骸化しがちなFMEAやDRの質を高めることができます。

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仕様、条件に当てはまるナレッジを収集する

規格や技術標準、類似実績、評価結果や過去トラなどさまざまなナレッジを、構造化知識を頼りに収集します。PLMでの文書管理アプローチや全文検索では限界のあったエンジニア視点でのナレッジ収集を支援します。

トラブルシューティング

開発中あるいは市場投入後に直面する問題対策業務において、類似する部品の過去トラなどから参考となる知識を探索することで、原因究明の探索や絞り込みを支援します。

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