AI活用の課題、ミッションクリティカルな現場で使える回答が得られない理由とは

　判断が人命に直結するようなミッションクリティカルな現場では、トラブル発生時に影響範囲を見極め、緊急性を判断し、復旧までの対応手順を短時間で組み立てる必要がある。このような業務において生成AI活用に期待が寄せられているが、既存ドキュメントを読み込ませるだけでは、現場が求める情報を提示できないケースもある。

　その背景には、マニュアル類に「結果」は記載されていても、「なぜその判断に至ったのか」という熟練者の思考プロセスが残されていないという課題がある。判断基準や前提知識が整理されないままでは、AIがもっともらしい回答を生成しても、現場で活用できる情報にはなりにくい。

　そこで本資料では、熟練者の思考プロセスを分解し、AIが処理できる形式へと構造化するアプローチを紹介する。コンテキストエンジニアリングやデータ整備を通じて、現場で使えるAIの実装を目指す取り組みだ。生成AIの活用やRAG（検索拡張生成）の精度向上に課題を抱える組織にとって、示唆に富む内容となっている。