榮獲NEDO懸賞金活用型計畫「GENIAC-PRIZE」第二名
三菱重工與Algomatic共同提案的「透過影片解析將TIG銲接內隱知識外顯化」AI技術，於NEDO舉辦的「GENIAC-PRIZE」中榮獲第二名。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月8日 20:10
- 🔍 收集: 2026年4月8日 11:30
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月21日 06:13（收集後306小時43分鐘）
◆ 以TIG銲接技術為題材，提出自動解析熟練者與非熟練者作業差異的新方法
◆ 實現製造現場內隱知識的外顯化，有助於提升技能傳承的效率與生產力
三菱重工業與株式會社Algomatic（總部：東京都港區，代表取締役CEO：大野峻典）共同報名了由國立研究開發法人新能源產業技術綜合開發機構（NEDO）舉辦的懸賞金活用型計畫「GENIAC-PRIZE」（註1），其關於「製造業內隱知識外顯化」主題的提案榮獲第二名。
本公司與Algomatic公司共同提出的是「以TIG銲接（註2）技術為例，透過熟練者與非熟練者作業影片的“比較”方法來實現內隱知識的外顯化」。TIG銲接作為一種高品質的銲接方法，是廣泛支撐從能源工廠到火箭等本公司產品的技術，但同時也存在著品質與作業時間會因銲接工的熟練度而有所差異的困難度，成為技能傳承上的一大課題。在本提案中，只需拍攝並上傳熟練者與非熟練者的銲接作業影片，代理AI就會自動解析兩者的作業差異。它從多個解析模組中選擇最適合的方法，多面向地萃取並視覺化包含身體知識在內的技能差異。藉此，難以言語表達的技能將被系統性地累積為外顯知識，使AI能夠對非熟練者進行技術評估與反饋。
在製造業現場，雖然熟練者的技能被累積為內隱知識，但將其言語化與標準化卻是長年以來的課題。本提案透過「比較」熟練者與非熟練者的作業，挑戰將身體知識視覺化，預期將有助於提升製造現場技能傳承的效率與生產力，是邁向未來社會導入的重要一步。
三菱重工在經營方針「Innovative Total Optimization (ITO)」的指導下，以「整體最佳化」的概念致力於將前置時間減半並提升業務生產力，同時從「領域擴大」的視角具體落實各事業的成長戰略。未來我們將持續推動本技術的社會導入，為製造現場的技能傳承與生產力提升做出貢獻。
（註1）GENIAC-PRIZE是NEDO為了促進生成式AI的社會導入而舉辦的懸賞金活用型計畫，針對「製造業內隱知識外顯化」、「提升客服生產力」、「開發有助於政府機關審查業務效率化的生成式AI」、「開發以確保生成式AI安全性為目標的風險探索與降低風險技術」4個主題，提供總額約8億日圓的懸賞金。在2026年3月24日的最終審查與頒獎典禮上，從超過200件的報名中選出了42件得獎作品。詳情請見以下網址。
https://geniac-prize.nedo.go.jp/
（註2）TIG銲接是使用鎢電極與氬氣等惰性氣體來銲接金屬的方法。
■ 三菱重工業株式會社
網站：https://www.mhi.com/jp/
線上雜誌「SPECTRA」(日文)：http...
◆ 實現製造現場內隱知識的外顯化，有助於提升技能傳承的效率與生產力
三菱重工業與株式會社Algomatic（總部：東京都港區，代表取締役CEO：大野峻典）共同報名了由國立研究開發法人新能源產業技術綜合開發機構（NEDO）舉辦的懸賞金活用型計畫「GENIAC-PRIZE」（註1），其關於「製造業內隱知識外顯化」主題的提案榮獲第二名。
本公司與Algomatic公司共同提出的是「以TIG銲接（註2）技術為例，透過熟練者與非熟練者作業影片的“比較”方法來實現內隱知識的外顯化」。TIG銲接作為一種高品質的銲接方法，是廣泛支撐從能源工廠到火箭等本公司產品的技術，但同時也存在著品質與作業時間會因銲接工的熟練度而有所差異的困難度，成為技能傳承上的一大課題。在本提案中，只需拍攝並上傳熟練者與非熟練者的銲接作業影片，代理AI就會自動解析兩者的作業差異。它從多個解析模組中選擇最適合的方法，多面向地萃取並視覺化包含身體知識在內的技能差異。藉此，難以言語表達的技能將被系統性地累積為外顯知識，使AI能夠對非熟練者進行技術評估與反饋。
在製造業現場，雖然熟練者的技能被累積為內隱知識，但將其言語化與標準化卻是長年以來的課題。本提案透過「比較」熟練者與非熟練者的作業，挑戰將身體知識視覺化，預期將有助於提升製造現場技能傳承的效率與生產力，是邁向未來社會導入的重要一步。
三菱重工在經營方針「Innovative Total Optimization (ITO)」的指導下，以「整體最佳化」的概念致力於將前置時間減半並提升業務生產力，同時從「領域擴大」的視角具體落實各事業的成長戰略。未來我們將持續推動本技術的社會導入，為製造現場的技能傳承與生產力提升做出貢獻。
（註1）GENIAC-PRIZE是NEDO為了促進生成式AI的社會導入而舉辦的懸賞金活用型計畫，針對「製造業內隱知識外顯化」、「提升客服生產力」、「開發有助於政府機關審查業務效率化的生成式AI」、「開發以確保生成式AI安全性為目標的風險探索與降低風險技術」4個主題，提供總額約8億日圓的懸賞金。在2026年3月24日的最終審查與頒獎典禮上，從超過200件的報名中選出了42件得獎作品。詳情請見以下網址。
https://geniac-prize.nedo.go.jp/
（註2）TIG銲接是使用鎢電極與氬氣等惰性氣體來銲接金屬的方法。
■ 三菱重工業株式會社
網站：https://www.mhi.com/jp/
線上雜誌「SPECTRA」(日文)：http...