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2026.06.25 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～
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。
③AI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/
・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
■商標について
記載されているイベントなどの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。
■Clay Inc. 会社概要
会社名：株式会社ヘッドウォータース
所在地：〒163-1304 東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿アイランドタワー４階
代表者：代表取締役 篠田 庸介
設 立：2005年11月
URL ：https://www.headwaters.co.jp/
■本件のお問い合わせ先
株式会社ヘッドウォータース
メール：info@ml.headwaters.co.jp