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第18回 知識構造化シンポジウム

～未然防止力を高める知識基盤の多様化と高度化～

日時：2026年9月18日(金)　13:30～17:00
【ライブ配信開催】

講演概要（講演者敬称略）

事例講演１「環境プラントの設計におけるSSMを用いた不具合未然防止力強化に向けた取り組み」

新谷 弘子 （カナデビア株式会社 品質保証統括部 環境品質保証部 品質保証２グループ）
米谷 裕太朗（カナデビア株式会社 品質保証統括部 環境品質保証部 品質保証２グループ）

弊社環境事業本部では、ごみ焼却発電施設や水処理施設などの環境プラントの設計・施工・施設運営を行っている。これらの活動において発生したトラブル内容は、社内共有されているものの、他の技術情報とは別に管理されており、設計者にとって活用しやすい状態ではなかった。そこで、SSMによる知識構造化を用いて、設計時に役立つ情報を一元的に管理した再発防止・未然防止力強化のための技術情報基盤の構築を進めている。本講演では、これらの取り組みと工夫について紹介する。

 

事例講演2「SSMを用いたトラブルシューティングと未然防止の仕組み構築とその活用」

大門 晃（ＤＩＣ株式会社 技術企画部 兼 パッケージングマテリアル技術センター マネジャー）

弊社ではパッケージ用のインキ、接着剤、塗料等の開発・製造・販売を行っている。これらの製品の設計開発や技術サービスにおいては、顧客での不具合未然防止や発生した不具合への迅速対応が求められている。一方で、これらに役立つ知識については属人化しており、社内での共有化ならびに技術伝承ができていないという問題点がある。そこで、SSMを導入することでこれらの問題解決を図る取り組みを推進している。本講演ではこれまでの取り組みと今後の展望について紹介する。

 

事例講演3「労働災害や火災事故を防止するための生成AIを用いたSSM知識ベース運用」

松本 虎衛門（東京海上ディーアール株式会社　企業財産本部　シニアリスクエンジニア）
前田 祥吾 （株式会社構造化知識研究所 コンサルタント）

日本では人手不足が深刻化する中、労働災害件数が高止まりし、日本社会全体の課題となっている。また工場の火災事故件数も近年減少していない。現場での労災・事故の未然防止のためには、自社の経験の活用だけでなく他社事例も活用し、リスクアセスメントや危険予知活動を行うことが大切である。しかし、他社事例の知識運用は容易ではない。これに対して生成AIとSSMを連携させた一般化知識ベースの活用が有効である。本講演では、一般公開されている火災事故情報や厚生労働省が公開している労働災害事例の未然防止への活用方法について紹介する。

 

特別解説「SSM導入・定着の進め方と実践各社の様々な取組み」

長谷川 充（株式会社構造化知識研究所 シニアコンサルタント）

 

総合討論（全講演者）

コーディネータ：田村 泰彦（株式会社構造化知識研究所 代表取締役）
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