生成AIは単なる確率的言語の発生予測モデルに留まらず、組織的変革の主要なコントローラーとしての役割を担うことになると期待できる。
本稿では、生成AI、特に言語理解と生成能力を持つモデル（例えばChatGPT）が、データ分析から問題解決、改革の実行までの全プロセスを支える枠組みを提案する。生成AIの多機能性（言語生成、画像生成、プログラム生成、音声認識と会話機能）が、探索的データ解析（EDA）、特徴量エンジニアリング、因果推論、ベイズ階層モデルといった従来の機械学習手法と数理最適化を組み合わせ、企業改革をAIドリブンでカイゼン活動を指揮する新たな道筋を提案する。
カイゼンとは、現場の従業員による継続的な生産性向上や、問題解決活動であり、日本企業の強みのひとつとして知られています。しかし、カイゼン活動は、現場の従業員の経験や勘に頼る部分が多く、それこそ、経験豊富な改善集団は効果が大きくても、経験が浅い集団では効果が限定的であるという課題があります。
AIを活用したカイゼンAIは、これらの課題を克服し、カイゼンを大きく飛躍させる可能性を秘めています。
カイゼンAIでは、探索的データ解析ツールや因果推論、時系列予測、数理最適化などの技術を有機的に統合することで、現場で起こる現象をより深く理解し、効果的な改善策を導き出すことができます。
具体的には、以下のようなことが可能になります。
また、QC七つ道具に対応する機械学習・AIモデルを活用することで、従来は人手で行っていたカイゼン活動を知能化・効率化・自動化することができます。
例えば、QC七つ道具のひとつである「ヒストグラム」は、データの分布を可視化するためのツールです。AIを用いてヒストグラムを自動生成することで、従来は時間や労力を要していた作業を短時間で行うことができますし、確率モデルを使用すると予測した事後分布をもヒストグラムにすることが可能になります。
このように、カイゼンAIは、データに基づいたカイゼンの現場理解を深め、改善策の検討・実施を知能化・効率化・自動化することで、カイゼンの飛躍的な効果をもたらす可能性を秘めています。
生成AIによるAI統合と成果への結びつけ
カイゼンAIで活用される機械学習・AIモデルは、専門職_人工知能として、それぞれが特定の機能を担います。しかし、これらのモデルを効果的に活用するためには、それらを適材適所に組み合わせ、統合する必要があります。
この統合と成果への結びつけを担うのが、相互制御職_人工知能としての生成AIです。生成AIは、膨大な量のテキストデータから学習した知識を基に、自然言語でコミュニケーションをとることができ、さまざまなタスクを実行することができます。
例えば、生成AIを用いることで、カイゼンAIの各モデルを適材適所に組み合わせ、統合することができます。また、生成AIの自然言語処理能力やPythonコード生成機能を用いることで、改善策の効果を定量的に評価し、成果に結びつけることができます。
つまり要約すると