【Algomatic】経産省・NEDO主催『GENIAC-PRIZE』に三菱重工と共同応募し、テーマ「製造業の暗黙知の形式知化」において第2位を受賞

TIG溶接技術を例にした熟練者・非熟練者の作業動画の”比較”アプローチによる、暗黙知の形式知化について提案発表

株式会社Algomatic

2026年3月26日 17時00分

株式会社Algomatic（本社：東京都港区、代表取締役：大野峻典、以下Algomatic）は、三菱重工業株式会社（本社：東京都千代田区、取締役社長CEO：伊藤栄作、以下三菱重工）と共同応募した、経済産業省とNEDOが主催する生成AI分野の研究開発・社会実装の促進を目指したNEDO懸賞金活用型プログラム『GENIAC-PRIZE』のテーマ「製造業の暗黙知の形式知化」において、第2位を受賞したことをお知らせいたします。「TIG溶接技術を例にした熟練者・非熟練者の作業動画の”比較”アプローチによる暗黙知の形式知化」と題し、製造現場において言語化が困難な身体知を構造的に抽出し、形式知として蓄積・活用する取り組みについて提案発表しました。

（左：三菱重工業株式会社総合研究所主幹研究員堤一也氏、右：株式会社Algomatic 取締役CTO 南里勇気）

◾️GENIAC-PRIZEについて

GENIAC-PRIZEは生成AIサービスによる解決が望まれる社会課題・官公庁・安全性の3領域、以下4テーマを対象とした、懸賞金総額約8億円のNEDO懸賞金活用型プログラム（NEDO Challenge）です。経済産業省とNEDOの主導により、さまざまな地域の多様な主体による開発・実証を促し、生成AIアプリケーションの利活用や社会実装の加速を目指して開催され、2026年3月24日の最終審査および表彰式では、200件を超える応募の中から計42件の懸賞金受賞者が選出されました。

https://geniac-prize.nedo.go.jp/

【領域テーマ】

社会課題：国産基盤モデル等を活用した社会課題解決AIエージェント開発
- テーマⅠ．製造業の暗黙知の形式知化（以下、製造業）
- テーマⅡ．カスタマーサポートの生産性向上（以下、CS）
官公庁：官公庁等における審査業務等の効率化に資する生成AI開発（テーマⅢ）
安全性：生成AIの安全性確保に向けたリスク探索及びリスク低減技術の開発（テーマⅣ）

【YouTube】

GENIAC-PRIZE 最終審査&表彰式
※三菱重工およびAlgomaticのプレゼンテーションは3:10:56頃より開始

◾️三菱重工とAlgomaticの提案内容

提案タイトル：TIG溶接技術を例にした熟練者・非熟練者の作業動画の”比較”アプローチによる暗黙知の形式知化
提案概要：本提案では、熟練者と非熟練者の作業動画を撮影してアップロードするだけで、両者の作業における差分をAIが自動解析し、暗黙知を可視化します。対象とする作業に応じて（今回は品質の標準化が難しいTIG溶接を題材に選定）、複数の解析モジュールの中からAIが最適な手法を選択し、2つの動画における“違い”を多面的に抽出します。これにより、作業者本人でも言語化が難しい”身体知”を含む技能を、比較を通じて形式知として捉えることが可能となります。さらに、抽出された差分をレポートとして整理することで、非熟練者への技術評価およびフィードバックを実現。人材育成にかかる時間やコストの大幅な削減が見込まれるとともに、技術継承における課題解決への寄与が期待されます。

◾️提案発表資料より一部抜粋

◾️代表者コメント

・堤一也氏

三菱重工業株式会社総合研究所主幹研究員 / 工学博士 / 技術士（機械部門）

本取り組みが評価され、このような形で受賞できましたことを大変光栄に思います。最初に、今回の斬新な技術開発を達成していただいたAlgomatic社に、心から感謝を申し上げます。製造業の現場においては、熟練者の技能や判断が言語化されないまま蓄積されているケースが多く、技能継承や標準化の難しさが長年の課題となってきました。本提案では、熟練者と非熟練者の作業を“比較”することで、その差分から暗黙知を抽出・構造化するという新たなアプローチに挑戦しました。従来の形式知化手法では捉えきれなかった身体知の可視化に向けた一歩になったと考えています。今後も、こうした技術の社会実装を見据え、製造現場における技能継承の高度化と生産性向上に貢献してまいります。

・南里勇気

株式会社Algomatic 取締役CTO

このたびは、三菱重工様との共同提案が評価され、受賞という形につながったことを大変嬉しく思います。Algomaticでは、生成AIを単なる効率化の手段にとどめるのではなく、人の知見や経験と融合させることで、新たな価値を創出することを重視しています。本提案は、その思想を体現するものであり、言語化が難しい身体知を、比較・解析を通じて構造化し、再利用可能な知として扱う試みです。加えて、私たちは現場で実際に使われ続ける運用設計という点にも注力しています。特に製造業の現場においては、新たに複雑なシステムを学習する余裕は限られており、いかに現場の負荷を最小限に抑えながら自然に活用される形で導入できるかが重要です。そのため、現場に無理なく浸透させることを前提に、現場での業務や判断プロセスへの解像度を高めながら設定しています。本提案においても、動画をアップロードするだけで活用できるシンプルな体験設計とすることで、現場に負荷をかけることなく活用が広がる仕組みとしています。今後は、製造業に限らず、さまざまな領域における暗黙知の形式知化と活用を進め、AIと人が協働する新たな知識基盤の構築に取り組んでまいります。