株式会社モンスターラボは、製造現場のベテランが持つ暗黙知を「形式知（ルール）」に変換し、組織の誰もが同じ判断を再現できるAIソリューション「TakumiRebuild AI」の提供を開始した。
同ソリューションでは、生成AI、ルールエンジン、機械学習を組み合わせた3層構造により、熟練者の判断基準やノウハウを組織の資産として蓄積・継承する。
製造現場のベテランが持つ暗黙知を「形式知（ルール）」に変換し、組織の誰もが同じ判断を再現できるようにする。
具体的には、役割の異なる以下3つの層のハイブリッド構造で形成している。
第1レイヤー（L1）では、ヒアリングや業務データから生成AIが判断基準をルール候補として抽出して言語化し、AI-readyな形式知へ変換する。
第2レイヤー（L2）では、数理最適化やルールエンジンを用いて同じ条件に必ず同じ判断を返す再現性のある判定エンジンを開発する。
第3レイヤー（L3）では、機械学習が例外や異常を検知して新たなルール候補を提案し、現場の承認を経て第1レイヤーへ還元することで、使い続けるほど判断精度が向上する仕組みを備えている。
なお、すでに大手製造業の物流配置業務を対象にPoCが実施され、熟練者の判断との一致率が約50%から約85%へ向上し、熟練者の作業工数が約3分の1に削減される効果が確認されているとのことだ８。