Zero-loss
Tacit knowledge
Trans-(mission,fer,late).
製造業の暗黙知を抽出・継承する学生開発チーム、
zacitra(ザシトラ)。
日本の製造業において、競争力の源泉である「熟練技能」。 しかし今、その多くが言語化されない「暗黙知」のまま、継承の危機に瀕しています。 従来のヒアリングや映像記録だけでは捉えきれない、熟練者特有の感覚や判断——。 このままでは、世界に誇る技術が失われてしまいます。
我々は、AI技術を駆使して「熟練者の無意識な暗黙知」を抽出・継承するシステムを開発しています。 生体データの計測、AIインタビュアーによる言語化、そして学習者へのフィードバック。 これらを統合し、高度な技能を次世代へ確実に繋ぐ、新たな継承モデルを構築します。
計測ハードウェア
工場作業を妨げないウェアラブルデバイスで、熟練者の動作や判断の瞬間をノイズレスに捕捉。
AIインタビュアー
情報の漏れや歪みを抑える対話モデルにより、本人が意識しづらい暗黙知を効果的に引き出し定着へ。
行動変容・定着
学習者の作業データに基づいたリアルタイムフィードバックにより、正しい技能の早期習得を促進。
熟練者の手元動作や視線データを高精度に記録し、暗黙知を可視化し、記録します。
作業映像とAIをリアルタイムに連携させる独自技術により、言語化されにくいコツや判断基準を引き出します。
経済産業省所管 IPA（情報処理推進機構）による未踏事業に採択。
東京大学産学協創推進本部が主催するアクセラレーションプログラム。
生成AIを活用したプロダクト開発コンテストにて優勝。
東京大学大学院 修士1年
UIデザイン/UX設計を得意とし、アプリ開発からハード設計まで幅広く経験を有するなど、フルスタックに開発が可能。 中学・高校時代にはロボコンで近畿大会準優勝やロボコン大賞を受賞。 大学入学後は、toC向けNFCカードゲーム(ユーザー数1000人)開発、個人でのネイティブ・WEBアプリ制作受注など多くの実績を重ねる。
現在、日本のものづくり現場において、熟練技能の継承は待ったなしの課題です。 特に中小企業では高齢化が進み、世界に誇る技術が失われてしまうリスクが深刻化しています。 現場からは「何から始めればいいか分からない」「時間が足りない」といった切実な声が多く聞かれます。
私自身、ロボット設計や加工の現場で「伝える側」に立ったとき、言葉にできない感覚を共有するもどかしさに幾度も直面してきました。 そこで痛感したのは、技能継承の本質は単なるマニュアル化ではなく、「継承者との深い対話」、そして「熟練者自身の自己の技術に対する客観的かつ網羅的な理解」にあるということです。
「AIと共に、熟練の技を見つめ直す」
この発想こそが、zacitraの原点であり、私たちが挑む理由です。
東京大学大学院 修士1年
Webアプリケーションを中心にエンジニア実務経験を積む。 画像認識を利用したロボットアームによる細胞培養の自動化研究など、ソフトウェアとハードウェアを横断する開発に強みを持つ。 競技プログラミングによるアルゴリズム実装能力も兼ね備え、大和合金での工場見学で熟練技能の凄みに触れた経験から、技能継承問題の解決に挑む。
東京大学大学院 修士1年
異種センサー情報統合研究に従事。 中学時代のロボット開発経験から、センサー選定、ハードウェア設計、AIモデル実装までを一貫して手がける。 熟練者の技能を捉えるハードと、データを価値に転換するAIを繋ぐ役割を担う。 トヨタ組立ラインでの「技能継承」の話を父から聞いた原体験に基づき、技術での貢献を志す。
東京大学 学部1年
東京大学DICEに参加し、AI応用分野に取り組む。 プロジェクトではデータ収集やLLMの実装に加え、市場調査やニーズ分析を担当。 バイオインフォマティクス実習での実データ分析経験を持つ。 ものづくりワールドで暗黙知検出企業の事例に刺激を受け、技能伝承への強い関心を抱き参画。
zacitraでは、技能継承に課題をお持ちの製造業企業様との実証実験（PoC）等の連携を積極的に進めております。
「匠の技」を次世代へつなぐプロジェクトに、ぜひご協力ください。
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