[1K5-GS-3c] Knowledge utilization and sharing

6:40 PM - 6:55 PM JST(9:40 AM - 9:55 AM UTC)

[1K5-GS-3c-05] Visual Quality Evaluation Based on Prompt Generation and Similar Image Retrieval for Formalizing Experts’ Tacit Knowledge

〇Madoka Kurosaki¹, Kenichi Hori¹, Takashi Maehara¹, Yoshiyuki Ohtaka¹, Hiromi Kurimoto¹, Masahiro Sato¹, Yasumi Tanaka¹, Osamu Ito¹ (1. Honda Motor Co., Ltd.)

Keywords:

LLM,Knowledge Transfer,Visual Quality Inspection,Image-Based Evaluation,Tacit Knowledge

少子高齢化により，製造業における熟練者の暗黙知の伝承が重要な課題となっている．特に，製造物の外観品質検証は，部品の設置状態や見え方に関する経験的判断に依存しており，判断基準の可視化と効率的な伝承が求められている．これまで，AIを用いた画像分類や外観検査への応用は報告されてきたが，熟練者の判断基準そのものを明示的に扱う研究は少なく，十分な学習データの確保も困難であった．本研究では，熟練者の思考過程を反映した評価プロンプトと，過去事例に基づく類似画像検索を組み合わせた外観画像判定手法を提案する．画像分類モデルによる判定結果と人による評価との差分に着目し，その差分から評価プロンプトを探索的に生成・更新することで，判断基準の不足といった乖離要因を可視化した．さらに，CLIPを用いた判断根拠付きの類似画像検索により，評価理由の参照性を向上させた．提案手法により，外観品質を3段階で分類可能であること，および各判定に対する判断根拠を明示できることを確認した．熟練者との回答結果と比較した結果，判定の安定性および説明の一貫性が向上し，外観品質検証における暗黙知の形式知化に向けた本手法の有効性を示した．