製造業の方へ｜技術文書を、AI の正しい情報源に

AI の回答を、
現場で使えるものに。

文書は渡した。けれど、AI に伝わっていない。原因は AI モデルではなく、文書の渡し方にあるのかもしれません。

取扱説明書、サービスマニュアル、手順書を、社内の AI が正しく答えられる情報源にするための進め方です。使う製品は Fluid Topics と Oxygen XML Editor です。

課題を相談する

こんな状況は、ありませんか。

社内で AI チャットを作ったが、精度が、ある水準から先に進まない
保守員が回答を信用せず、結局マニュアルを探し直している
利用が増えるほど、AI の利用料が膨らんでいる
何を直せば良くなるのか、測る方法がない
経営から成果を聞かれても、説明できる数字がない

AI は、渡された形のまま読みます。

マニュアルには、警告、手順の順番、対象の機種といった手がかりがあります。PDF にして渡すと、その手がかりが消えます。

PDF のまま、AI に渡すと

注意作業の前に電源を切る 1 カバーを外す 2 フィルターを取り出す 3 新しいフィルターを入れる対象 A-100 A-200 部品番号 F-01 F-02 交換の目安 6か月 12か月

どこが警告で、どこが手順で、どの機種の話かが、ひと続きの文字になります。

構造を残して、AI に渡すと

対象の機種

A-100、A-200

警告

作業の前に、電源を切る

手順 1

カバーを外す

手順 2

フィルターを取り出す

手順 3

新しいフィルターを入れる

表

部品番号と、交換の目安

AI は、質問に合う機種の、合う手順だけを取り出せます。

文書の内容は、説明のための例です。

精度が上がらない、4つの原因。

PDF のまま取り込んでいる

見出し、手順、表の区切りがなくなり、AI が正しい箇所を見つけにくくなります。

機種や版の区別がない

似た記述が混ざり、別の機種や古い版の手順を答えてしまいます。

測り方が決まっていない

質問と正解が決まっていないので、直したあとに良くなったのかを判断できません。

モデルが変わるたびに調整している

新しい AI モデルが出るたびに、同じ調整と確認をやり直しています。

替えるのは、真ん中の層だけです。

社内で作った AI は、作り直しません。

チャット、エージェント

今のまま

社内の AI チームが作ったものを、そのまま使います。

文書を探して、AI に渡す部分

ここだけ替える

Fluid Topics が、構造を残した文書から、質問に合う箇所を取り出します。

元の文書（DITA、Word、PDF など）

今のまま

書き直しは求めません。PDF しかない場合は、PDF から始めます。

進め方

今の文書を見る

DITA、Word、PDF。お手元の文書がどんな形で、どこに手がかりが残っているかを確かめます。

文書の診断

文書を集める

Fluid Topics に取り込みます。表や手順の番号、機種や版の情報を残します。

Fluid Topics

お使いの AI につなぐ

OpenAI や Gemini など、今お使いの AI モデルをそのまま使います。

記録を見て、直す

AI がどの質問に答えられなかったかを見て、次に直す文書を決めます。

背景にある数字

調査の名前、対象、時期をあわせて載せています。マニュアルの検索や、AI の回答の精度を測った調査ではありません。

生成 AI の導入

国内に本社を持つ売上高上位の約 3,000社を対象にした調査（回答 517社、2025年9月）で、生成 AI を「導入済み」と答えた企業は 57.7% でした。2023年度は 33.8%、2024年度は 44.8% でした。

社内データと生成 AI

日本、米国、ドイツ、中国の企業に勤める管理職以上の人へのアンケート（2026年1月〜2月。日本の回答は 515件）で、「生成 AI に社内データを学習させたり、生成 AI が参照可能なデータベースを構築したりしている」と答えた割合は、日本で 24.5% でした。米国は 57.2%、ドイツは 54.4%、中国は 73.0% でした。RAG だけの割合ではありません。

技能の継承

従業員 30人以上の製造業を対象にした調査（有効回答 4,342社、2025年11月25日〜12月22日）で、技能継承が「うまくいっている」は 1.9%、「ややうまくいっている」は 31.4% でした。将来の技能継承に「不安がある」は 23.7%、「やや不安がある」は 61.8% でした。

EU に機械を出荷している場合

EU の機械規則（Regulation (EU) 2023/1230）は、2027年1月20日から全面的に適用されます。この規則は、取扱説明書をデジタルの形式で提供することを、条件つきで認めています。条件は、コラム「EU 機械規則で、取扱説明書をデジタルで提供する条件は何ですか」にまとめています。

最終更新日：2026年10月13日

文書の先にある、現場の教育も。

よくある場面の例です。導入事例ではありません。

技能の伝承

熟練の人の作業を、手順と理由つきで残す

作業の動画に、判断が分かれる場面の問いと解説を重ねます。見る人が、次の手順を自分で選んで確かめられます。

現場の安全教育

安全の教育を、理解まで確かめる

教育の資料から動画をつくり、要点を問いで確かめ、答えを記録します。作業の手際は、現場で見て確かめます。

海外工場・外国人の従業員

同じ手順を、それぞれの言葉で伝える

同じ資料から、日本語、英語、中国語の動画をつくります。手順の文書は、言語で絞り込んで探せるようにします。

フィールドサービス

保守員が、現場で必要な手順にたどり着く

保守の文書を1か所に集め、機種や版で絞り込み、ふだんの言葉で探せるようにします。

よくいただく質問

社内の AI チームの取り組みを、否定することになりませんか。

なりません。チャットやエージェントは、今のチームが作ったものをそのまま使います。替えるのは、文書を探して渡す部分だけです。

PDF しかなくても、始められますか。

始められます。PDF から取り込み、見出しや手順がどこまで残るかを、最初に一緒に確かめます。

社内の文書が、外部の AI サービスに送られませんか。

Fluid Topics は、検索のための処理を外部の AI サービスに送らずに行います。開発元は、データセンターを米国、欧州、アジアで運用し、要望があれば1つの地域だけにデータを置けると公表しています。

どの AI モデルで使えますか。

OpenAI や Gemini など、お使いのモデルを選べます。モデルを替えても、文書の側は作り直しません。

構造化した文書（DITA）が、すでにあります。

そのまま使えます。DITA に付けた機種や版の情報を、検索の絞り込みに使います。

海外拠点向けの、ほかの言語の文書も扱えますか。

扱えます。Fluid Topics は、複数の言語の文書を扱えます。文書に付けた言語の情報で絞り込んで検索できます。開発元は、文書の内容に対する言語処理の対象に、日本語と中国語を含むと公表しています。

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