[事例ニュース]

2026年3月16日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　荏原製作所は、ポンプをはじめとする産業機械メーカーであり、水・エネルギー・半導体・環境などの社会インフラを支えている。同社は、熟達技術者の退職などにともなう暗黙知の喪失を技術的に解決するため、知識基盤の構築に着手。2026年3月1日にプロジェクトを発足し、同16日に始動させた。

　マンションや商業施設などの給水設備「給水ユニット」を対象としたPoC（概念検証）では、設計プロセスの85%を形式知化エージェントによって生成した。また、設計諸元間の関係性予測では、生成AIを活用することで精度83%を達成した。

　プロジェクトの基盤となるのは、東京大学の梅田靖教授が提唱する「デジタルトリプレット（D3）」の概念である。従来のデジタルツインが「物理空間」と「デジタル（情報）空間」の双対構造であるのに対し、デジタルトリプレットはそこに「知識空間（形式知）」を加えた3層構造をとる（図1）。熟達技術者のノウハウや現場の暗黙知をデジタル空間と結びつけることで、AIが知識を推論できるようにする。

図1：荏原製作所が「知識駆動型DXプロジェクト」の基盤として採用した「デジタルトリプレット」の概念図（出典：荏原製作所）

　プロジェクトの成果の1つ「EBARA 開発ナビ」は、暗黙知を含む知識を可視化するシステムである。設計・開発プロセスを整理し、各プロセスにおける設計アクションのロジックと根拠、熟達者の知見や関連情報を知識データとして蓄積する。これをもとに、ユーザーに対して「次に何をすべきか」、「なぜそう判断するのか」を提示し、知識を迷わず実務に適用できるよう支援する。

　もう一方の柱である自律分散型AIエージェント群「Ebara Brain」は、複数のエージェントが連携して機能する（図2）。各種データを融合・整理して知識をデータベース化する「形式知化エージェント」、質問を自動生成してユーザーとの対話を通じて知識の精度を高める「ヒアリングエージェント」、専門知識を活用して業務を支援する「エキスパートエージェント」などで構成する。AIエージェント基盤はオンプレミスのGPUクラスタ上で稼働する。

図2：業務フローと意思決定の「暗黙知」を形式知化する流れ（出典：荏原製作所）
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　同社は今後、プロジェクトを段階的に発展させ、2028年までに4つのフェーズで展開する計画である（表1）。