[1I3-GS-10f] AI application

2:25 PM - 2:40 PM JST(5:25 AM - 5:40 AM UTC)

[1I3-GS-10f-04] Supporting Assembly Skill Acquisition for Beginners Using Generative AI

〇shunya nakamura¹, yoshihiko hirano¹, keisuke misaka¹, takuma nakamura¹, hideaki nishimura¹, osamu ito¹ (1. Honda Motor Co., Ltd.)

Keywords:

Skill Acquisition Support,Context Engineering,Implicit knowledge

製造現場では少子高齢化の進展に伴い暗黙知の継承が難しく，高品質な製品を生産するための習熟方法が課題となっている。作業者の動作をモーションキャプチャ（MoCap）で計測し，習熟訓練に利用する研究も行われてきたが，指導者が取得データを理解して助言へ落とし込むことは困難で，有効な手法は十分に検討されてこなかった。本研究では，MoCap動作データを「指導可能な表現」へ再構成するコンテキストエンジニアリング手法を提案し，熟練者―未習熟者間の差異抽出と改善指示生成を一貫して行う枠組みを示す。動作系列を要約・構造化して評価観点（速度，滑らかさ等）と根拠を明示したコンテキストを作成し，DDTW（Derivative Dynamic Time Warping）により熟練者と未習熟者の動作を時間整列して差分を抽出する。さらに，作業時間やジャーク等の指標を用いて習熟度を定量化し，改善すべき部位・タイミングを作業者が解釈できる文章で提示する。限定的な動作を対象とする既存技術に対し、入力項目を揃えるだけで多様な工程へ適用可能とした。実証実験では平均習熟期間が20日から10日に短縮され、指導内容の標準化と指導者負荷・ライン教育期間の低減が期待される。