因果関係に着目した製品リコール情報データセットの構築

近年，自然言語処理（NLP）技術の普及と大規模言語モデル（LLM）の急速な進化により，製造業におけるデータ活用の可能性が大きく広がっている．特に，製品開発や品質保証の現場では，従来の数値データだけでなく，膨大な非構造化テキスト情報（故障報告，リコール情報，SNS投稿など）を活用した知識抽出やリスク分析が注目されている．非構造化テキストは，現場の知見や顧客の声，実際の利用状況を豊かに含んでいる．たとえば，故障報告[1,2]や修理記録[3,4]，保証請求記録[5]，リコール情報[6,7,8]といった不具合情報には，具体的な不具合の症状や対応履歴が記録されており，これらを分析することで，設計段階でのリスク低減や故障診断の高度化に活用できる．また，お客様からの苦情[9]やSNS投稿[10,11]，製品レビュー[12]などの消費者意見データは，ユーザーの生の体験や潜在的な不満・要望を反映しており，企画・マーケティングにおいて重要な役割を果たす．さらに，暗黙知として埋もれがちな現場の経験やノウハウを，AIインタビューや知識DB化を通じて形式知化し，若手技術者や関連部門に技術伝承する取り組みも進んでいる[13,14]．このような知識のオルタネータのクラッチ付プーリにおいて、エンジン振動に対する耐久性の検討が不⼗分なため、⻑時間のアイドリングや特定のエンジン回転での⾛⾏を継続すると、プーリ内部のクラッチが摩耗して破損することがある。そのため、異⾳や充電警告灯が点灯し、そのまま使⽤を続けると最悪の場合、⾛⾏中にエンストするおそれがある。オルタネータのクラッチ付プーリにおいて、エンジン振動に対する耐久性の検討が不⼗分⻑時間のアイドリング／特定の回転数での⾛⾏プーリ内部のクラッチが摩耗して破損異⾳最悪の場合充電警告灯が点灯⾛⾏中にエンストリコール情報︓症状事象間の因果関係グラフ構造化・見える化により，世代や部門を越えた技術伝承が加速するだけでなく，現場の判断力や問題解決力の底上げにもつながる．一方，リスク低減のために故障報告やリコール情報を活用する際には，因果関係の理解が不可欠である．例えば，部品の設計変更がどのような不具合につながったか，どのような対策が有効だったのかを因果関係として把握することで，故障診断や設計改善に活かすことができる[15,16,17]．図1は，リコール情報から因果関係を整理した一例であり，オルタネータのクラッチ付プーリの耐久性の不足が部品の摩耗・破損を引き起こし，最悪の場合は走行中のエンストにつながることが示されている．このように，リコール情報を因果関係グラフとして整理することで，設計・製造・品質保証など各フェーズでのリスク管理や技術伝承のための知識共有が可能となる．本研究では，因果関係に着目した製品リコール情報データセットを構築し，LLMを活用した因果知識抽出の可能性を探る1）．