ダイキンの現場の暗黙知・身体知を活かしたAI活用

18/6/2026

2026年6月17日に行われた「第11回 AIイノベーションフォーラム」の特別対談『AI時代の「新・製造業の現場」～現場の暗黙知とAIの推論をどう融合させるか～』（ダイキン工業株式会社テクノロジー・イノベーションセンター技師長比戸将平氏、株式会社GenesisAI 代表取締役社長/CEO 北陸先端科学技術大学院大学客員教授今井翔太氏）を視聴しました。
ダイキンが推進する「ウェアラブルデバイスを用いた保守点検現場のDX」や、「空調特有の専門知識を学習させた独自LLM（大規模言語モデル）の開発事例」が具体的に紹介されていて、印象的でした。
インターネット上に存在しない現場の「身体知」をAIで可視化することの重要性が議論され、それが日本企業の競争力に直結することが強調されていました。単なる業務効率化に留まらず、AIを顧客体験の向上や新たな価値創造にどう繋げるかという戦略的な視点も提示されていました。
ダイキンの現場の暗黙知・身体知を活かしたAI活用について、生成AIに調べさせましたので、ご参照ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。

AI Utilization Leveraging Daikin’s On-site Tacit and Embodied Knowledge
I watched the special dialogue held at the “11th AI Innovation Forum” on June 17, 2026, titled “The ‘New Manufacturing Frontline’ in the AI Era: How Can On-site Tacit Knowledge and AI Reasoning Be Integrated?” The speakers were Shohei Hido, Chief Engineer at the Technology and Innovation Center of Daikin Industries, Ltd., and Shota Imai, President and CEO of GenesisAI Inc. and Visiting Professor at the Japan Advanced Institute of Science and Technology.
The session was impressive, as it provided concrete examples of initiatives Daikin is promoting, such as the digital transformation of maintenance and inspection sites using wearable devices and the development of a proprietary LLM, or large language model, trained on air-conditioning-specific expert knowledge.
The discussion addressed the importance of using AI to visualize the “embodied knowledge” of on-site workers—knowledge that does not exist on the internet—and emphasized that this is directly linked to the competitiveness of Japanese companies. The speakers also presented a strategic perspective on how AI can be connected not merely to operational efficiency, but also to improved customer experience and the creation of new value.
I asked generative AI to research Daikin’s use of AI that leverages on-site tacit and embodied knowledge, so please refer to the results below. Please note, however, that the research and analysis conducted by generative AI are based only on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. The results may also contain inaccurate information, so please keep this in mind when referring to them.

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