TECHNO-FRONTIER 2026で製造業の現場知をPhysical AIへつなぐAI Readyデータ基盤をテーマに講演

～熟練者の暗黙知をAIエージェントが活用できるデータへ変換するアプローチを紹介～

株式会社ヘッドウォータース

2026年6月25日 16時00分

AIプラットフォーム事業を手がける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、20206年7月16日（木）に東京ビッグサイトで開催される「TECHNO-FRONTIER 2026」の主催者セミナーにおいて、当社技術戦略推進部の推進部長・プリンシパルスペシャリスト竹石興紀が登壇することをお知らせします。

本講演では、製造現場に蓄積された熟練者の判断基準、例外対応、勘所といった暗黙知を、AIエージェントが活用できるデータへ変換し、将来的にPhysical AI（フィジカルAI）へ接続していくためのアプローチを紹介します。ヘッドウォータースが提供する「SyncLect Data Intelligence」による暗黙知抽出・業務オントロジー化を起点に、製造業におけるAI Readyデータ基盤の考え方を、デモを交えて解説する予定です。

講演テーマ：熟練者の勘と経験を、AIエージェントからPhysical AIへ
　　　　　　〜SyncLect Data Intelligenceでつくる製造業のAI Readyデータ基盤〜

登壇者：ヘッドウォータース技術戦略推進部推進部長・プリンシパルスペシャリスト竹石興紀

登壇日時：7月16日（木）11:00〜11:50

登壇会場：東京ビッグサイト西展示棟 2ホール

参加方法：事前登録　https://tf.jma.or.jp/visit/seminar.html

背景：製造業のAI活用は、現場知をAIが扱える形に整える段階へ

生成AIやAIエージェントの活用は、問い合わせ対応、文書作成、情報検索といった業務支援から、より実務に近い領域へ広がりつつあります。製造業においても、設備保守、品質対応、技能継承、現場判断、部門横断の業務連携など、AI活用が期待される領域は拡大しています。

一方で、製造現場でAIを本番活用するには、設備データやマニュアルだけでは十分ではありません。実際の現場では、熟練者が「何を見て」「どう判断し」「どのように対応するか」という経験知が、業務品質を支えています。こうした判断基準や例外対応が人に依存したままでは、AIエージェントは業務の文脈を十分に理解できず、PoCから本番導入・横展開へ進みにくくなります。

製造業のAI活用を次の段階へ進めるには、現場に蓄積された暗黙知を、AIが参照・活用できる知識資産として整備することが重要になります。

講演内容：熟練者の暗黙知を、AIエージェントが活用できるデータへ

本講演では、製造現場に残る暗黙知をAI Readyデータへ変換し、AIエージェントの業務理解からPhysical AIへの接続へと発展させる流れを解説します。

まず、熟練者へのヒアリングや業務会話、会議などから、判断基準、例外対応、役割分担、業務上の条件やイベントを抽出し、AIが参照できる構造化データとして整理するアプローチを紹介します。「SyncLect Data Intelligence」には、ベテラン業務担当者や現場有識者に対してAIが自律的に質問・深掘りを行うエキスパートInterview Agentと、会話の中から業務上の役割、対象、条件、イベント、関係性などを抽出する業務プロセス・オントロジー抽出Agentが搭載されています。

次に、抽出した知識をAIエージェントが業務文脈として活用し、現場判断や業務支援につなげる考え方を示します。単なる議事録化や要約ではなく、判断基準や例外処理、業務オントロジーまで整理することで、AIエージェントが業務の背景や条件を理解しやすい状態をつくります。

さらに、こうしたAI Readyデータ基盤を、Physical AI、VLA、模倣学習、ロボット制御へ接続する構想についても紹介します。製造業におけるAI活用を、デジタル空間の業務支援にとどめず、物理世界における認識・判断・行動へ広げていくためには、現場知をAIが扱える形に変換することが重要になります。

本講演で得られる視点

本講演では、製造業におけるAI活用を、PoCや限定的な業務支援で終わらせず、本番導入やPhysical AIへの展開につなげるための視点を紹介します。

①製造現場の暗黙知を、どうAI Readyデータへ変換するか

製造現場には、品質対応、設備保守、技能継承、現場判断など、人の経験に依存しやすい知識が多く存在します。本講演では、こうした知識を会話やヒアリングから抽出し、AIが参照できる業務コンテキストや業務オントロジーとして整理する考え方を紹介します。

②AIエージェントを本番業務に近づけるために、何が必要か

AIエージェントを実務で活用するには、業務知識の構造化が欠かせません。本講演では、業務に必要な判断基準や例外処理をAIが扱える形へ変換し、PoCで止まりやすいAIエージェントを本番導入へ近づけるためのデータ基盤のあり方を解説します。

③ AIエージェントからPhysical AIへ、どのように発展させるか

AIエージェントが業務文脈を理解できるようになると、その知識は現場判断や業務支援だけでなく、Physical AI、VLA、模倣学習、ロボット制御といった領域へ展開できる可能性があります。本講演では、製造業においてデジタル空間のAI活用を物理世界へ接続するための考え方を紹介します。

本講演は、以下のような課題を持つ企業・担当者に向けた内容です。

・生成AIやAIエージェントのPoCを、本番導入や横展開につなげたい方

・製造現場の熟練者の判断基準、例外対応、勘所をデータ化したい方

・設備保守、品質対応、技能継承、現場判断にAIを活用したい方

・AIエージェントを業務支援だけでなく、Physical AIやロボット制御へ発展させたい方

・製造業向けAI導入を支援するコンサルティング企業、SIer、AIソリューションベンダーの方

「TECHNO-FRONTIER 2026」概要

「TECHNO-FRONTIER 2026」は、モータ、電源、EMC、制御、熱設計、部品設計・加工などの要素技術に加え、データ連携、デジタルツイン、AI、ネットワークなどのDX基盤を一体として捉えた専門展示会です。

公式サイト：https://tf.jma.or.jp/

以上

SyncLect Data Intelligenceについて

「SyncLect Data Intelligence」は、業務会話、ヒアリング、会議、対話などに埋もれている業務コンテキストを抽出し、AIが活用できる知識資産として整備するヘッドウォータースの独自エンジンです。判断基準、例外処理、役割分担、前提条件に加え、役割、対象、条件、イベント、関係性などを体系的に整理した業務オントロジーを生成し、AI活用に適した構造化データへ変換します。

製造業向けの「SyncLect Data Intelligence for Manufacturing」では、品質対応、設備保守、現場判断、技能継承、部門横断の業務連携など、製造現場に蓄積された知見を構造化し、AIエージェントに接続します。

https://www.headwaters.co.jp/service/synclect_data_intelligence.html