生成AI-PLM特集

２０２３年現在でもPLM構築中、構築予定、変更予定のお客様は多々ございます。

何故PLMがスムーズに立ち上がらないのかの原因は先の”PLM特集”でも説明させて戴き
ました。

簡単に申しますと、PLM構築は必ずしも利用者の意見が反映されているとは限らないから
です。利用者が使いたくなるシステムになっていない可能性があるからです。

７月２４日に掲載された日刊工業新聞にも掲載されていますが、弊社ご提案の生成AIナレ
ッジブレイン（略称ＧＰB）はPLM或いは同等システムが稼働中という方が望ましいです。

従って、PLMが立ち上がっている場合はGPBの学習データとして使用可能であり、PLMが
立ち上がっていない場合や構築中の場合は、PLMに生成AIの血を注入することが出来る
可能性もあります。

弊社ご提案の”社内GPB”は先の”生成AI特集”でも掲載させて戴きましたが、”ユーザが
使いたくなるシステム”を前提としています。

その用途として、”社内GPB特集”や”社内GPB用途別活用特集”に掲載させて戴いた目
的や用途になります。

先ずはPLM概要ですが、弊社では以下のような概念図で、製品ライフサイクルを製造業の
業務プロセスにおける情報共有システムと位置づけています。

茶色の小さい楕円が各部門になり、本来のPLMの利用者になります。

生成AIナレッジブレイン（GPB)も同じ利用部門を想定しており、GPBの要件は、

　　どんな場面で、どんなことを知りたくて、どんな質問をして、どんな回答を得たいか」

になります。

例えば、設計部門であれば、新規設計の時に、類似製品の設計課題や過去トラブル情報
（設計側）を知って、新規設計に生かすというような場面です。

品証部門であれば、対象部品製造の過去トラブル情報（製造側）を知って、同様な問題が

ないかを参考にする場面です。

保守部門であれば、取引先や消費者からの不具合情報が発生した時、過去の問合せ対
応情報を的確な質問をして、最適な回答を得たい場面です。

これら、GPBに対する質問と回答を意識した時、「その学習データはどこにあるのか」が次
の疑問に上がります。

その学習データの情報源がPLMのDBであり、各種データ管理システムのDBであり、管理
されている既存ファイル、管理されていない既存ファイル、新たに文書化したファイル等に
なります。

従って、PLMや各種データ管理システムのDBには、社内GPB使用時の学習データが必要
になります。

これが、”社内GPBへの要件をPLM構築に生かす”という意味です。

これらによって、社内GPBは無論、PLM等データ管理システムの検索機能も、社内GPB
の構築によって「使いたくなるシステム」になると思われます。

また、PLM等の面倒なデータ登録作業も、「使いたくなるシステム」にする為の動機付けに
もなると思われます。（データ登録は避けられないので）

弊社推奨の”ハーフスクラッチ”システムであればかなりの登録作業の軽減につながりま
すが、システムの改修が伴うので、慣れたシステムであれば、今のままでも結構です。

PLM構築に関わる方で、社内GPB構築にも関わられる可能性のある方には個別にご説明
させて戴きますので、弊社までお問合せ下さいますようお願い申し上げます。

以上です。