以前はどのような状況か
同社には 20 年余りの工程文書、設備マニュアル、故障対応記録が蓄積されており、新入社員は半年以上、熟練者に付いて学んでからようやく独り立ちできました。以前にパブリッククラウドの AI も試しましたが、工程パラメータは中核資産であり、データが社内網から出ることは受け入れられませんでした。
私たちが納品したもの
Uniclaw をフルスタックでプライベート導入しました。Milvus のベクトルストアを自社構築し、ナレッジベースに社内文書を搭載、モデルサービスは OpenAI 互換プロトコルを話すプライベート配備のサービスを使用します。3 層記憶により、職種ごとの質問の傾向と関心をエージェントが記憶し、5 層ペルソナの境界層が、知識範囲を超える質問を必ず人間へエスカレーションさせます。
- ベクトルストアもモデルサービスも顧客の社内網内に配備し、工程パラメータは境界の外に出ない
- 3 層記憶が職種ごとに蓄積し、熟練者の経験は検索可能な形で残る
- ペルソナの境界層が「何を人間に渡すべきか」を明確にし、重要な工程で AI が適当に答えるのを防ぐ
- 回答には出典の引用が付き、エンジニアは引用をたどって元の文書を確認できる
熟練技術者を代替したいのではありません。真夜中の 3 時にも、その経験に問えるようにしたいのです。
—— 製造技術センター責任者
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アイデンティティ・エージェント・プライベートドメインの複雑さを、統治可能なひとつのカーネルへ
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