💡今日のテーマ
トヨタは、熟練エンジニアの知見を「AIエージェント」が24時間呼び出せる仕組みO‑Beyaで継承・活用中。LLM（大規模言語モデル＝文章を理解・生成するAI）に社内設計書や規制情報を組み合わせるRAG（社内データで裏取りする検索＋生成）で、設計判断を高速化します。
「O‑BeyaはAIエキスパートの仮想の大部屋」という表現が示す通り、分散したノウハウを一か所に集める発想です。Source
📊なぜ今これが重要なのか
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技能流出対策：大量退職期でも、設計報告書や手書きメモまで含む知識をAIが継承。Source
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意思決定のスピード：振動・燃費・法規など複数エージェントの視点を統合し、1回答に集約。Source
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精度と安全性：RAGとベクトル検索で社内根拠に基づく回答を提供（社外データのノイズを抑制）。Source
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スケール容易：最初は9エージェントで開始し、利用部門とともに機能を拡張。2024年1月から約800名がアクセス。Source
※類比：「社内に常駐するベテランの分身が集まる相談テーブル」。人を増やすのではなく“呼び出せる知恵”を増やす発想です。
⚙️実践ポイント
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1週間パイロット：重要3業務（例：見積作成・規制照合・設計レビュー）に絞り、社内文書→FAQ→RAGを最小構成で実装。
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SPOC設置：各部のノウハウ責任者1名を指名し、AIの回答に人手でレビューを付与（継続学習の燃料）。
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KPI：検索時間▲50%、レビュー待ち時間▲30%など時間指標で効果を可視化し、翌月の拡張対象を決定。
