リコーと川崎重工業は、AIによって設計業務の知識資産を活用する戦略的パートナーシップを構築した。設計文書や図面に蓄積された情報の活用に加え、熟練技術者の経験や判断基準といった暗黙知をAIで整理・可視化する仕組みも検証し、技術継承と生産性向上を目指す。
リコーのAIを川崎重工の設計現場へ
製造業では、設計文書や図面に膨大な知識が蓄積されている一方、それらを十分に活用できていない課題があるという。熟練技術者の経験や判断基準も個人に依存し、人手不足や退職による技術継承が懸念されている。
そこで両社は、AI技術と製造現場の知見を組み合わせ、設計業務の知識資産活用を高度化するためのパートナーシップを構築したと、2026年11月2日に発表した。
具体的には、企業内文書の読解に強みを持つリコーのLLM（※1）／LMM（※2）を、川崎重工のオンプレミス環境に導入する。航空機やロボットなど複雑な製品の設計・技術領域で、図面や技術文書、業務データに蓄積された情報を横断的に活用する方法を検証する方針だ。
さらに、熟練技術者の経験やノウハウ、判断基準といった暗黙知をAIで整理・可視化し、組織内で継承する仕組みも検証する。
リコーはオンプレミス対応の生成AI基盤とAI導入・活用の技術や知見を提供する。
なお、同社は2025年12月、企業内の文書や非構造化データの活用を支援するAIプラットフォーム「Hi.DEEN」を発表している。
一方、川崎重工は鉄道車両、船舶、航空機、ロボットなどの開発で蓄積した知見に加え、図面や表・グラフを含む技術文書、業務データ、実証環境を提供する。
両社は今後、実際の業務環境に即した検証を進め、設計業務の高度化を図る。
得られた知見やユースケースを展開し、製造業の生産性向上と技術継承の両立、共通課題の解決につなげる方針だ。
※1 LLM：自然言語を理解・生成する大規模言語モデル。
※2 LMM：テキストや画像など複数形式のデータを処理する大規模マルチモーダルモデル。
知識共有の効率化に期待 実用化には検証が不可欠か
本件による成果が上がれば、設計者が過去の文書や図面から情報を探す負担が減り、熟練者の判断や経験を次世代の技術者へ継承しやすくなる可能性がある。個人に依存していた知識を組織で再利用できれば、設計品質と生産性の向上を両立する足掛かりになりそうだ。
反復作業の負担を抑え、技術者が創造的な設計に集中できる点も利点といえる。
一方、暗黙知の共有は、文書を検索しやすくするだけでは実現しないはずだ。
熟練者が何を根拠に判断し、どの条件で判断を変えるのかを、AIが実務で使える形に整理できるかが重要になりそうだ。情報の抽出や解釈に誤りがあれば設計上の見落としにつながるおそれがあるため、出力の検証や人による確認も欠かせないだろう。
オンプレミス運用は機密性の高い設計データを社内環境で扱う選択肢となる一方、アクセス権限やデータ管理などの運用設計が課題になり得る。
今回の取り組みで有効性が確認され、他事業や他社にも応用できれば、AIを設計者の代替ではなく、知識と判断を支える基盤として活用する動きが広がるかもしれない。
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