日立製作所（以下、日立）は11月10日、学習者の動作映像から改善点を文章で提示するAIコーチング技術「AIDE（Automated Instruction via Distilled Expertise）」を開発したと発表した。
熟練者の模範動作をAIの学習に利用する一方、実際の利用時には模範動作を必要としない点を特徴とする。公開データセットを使った評価では、利用時にも模範動作を使う従来構成と同等水準の品質で、改善アドバイス文を生成できることを確認したという。
学習者の動作からAIが部位別の改善点を文章で提示
製造や建設、保守、ライフサイエンス実験などの現場では、熟練者の減少に伴う技能継承が課題となっている。動作の良い点や改善すべき点を言葉で伝える作業は、熟練指導者の経験に依存しやすい。指導品質のばらつきや教育負担の増加につながることも課題だったという。
そこで日立は、熟練者の知識をAIに学習させ、学習者の動作に応じて改善点を提示する「AIDE」を開発した。
AIDEは、人の動作映像から骨格の時系列データを抽出する。このデータを基に、動作全体についての改善アドバイスを生成。改善が必要な部位や、良くできている部位についても文章で示す。
あらかじめ用意した定型文の中から回答を選択する仕組みではなく、学習者ごとの動作に応じて、部位別の改善点を文章として生成する。これにより、一人ひとりの習熟度に応じた支援につなげる考えだ。
教師AIから生徒AIへ知識を継承、利用時の模範動作を不要に
AIDEの特徴は、2段階の学習構成である。
まず、学習者と熟練者の動作をペアとして利用し、改善アドバイスを生成する「教師AI」を学習させる。次に教師AIの知識を引き継ぐかたちで、学習者の動作だけから改善アドバイスを生成する「生徒AI」を学習させる。
対象作業の模範動作と指導者のアドバイス文は学習時に利用。一方、学習済みの作業を実際に指導する際は、学習者の動作映像だけを入力する。
熟練者の模範動作との比較に基づく従来構成では、学習者が動作するたびに条件の合う模範動作を選ぶ必要があった。そのうえで、学習者の動作と対応付ける作業も必要だった。
AIDEでは、この準備と対応付けが不要になる。同社はこれにより、指導者が不足する現場でも適用しやすくなるとしている。運用負担の軽減も期待できるという。
公開データセットで従来構成と同等水準の品質を確認
日立は、スポーツ動作の公開データセット「ExpertAF」を使ってAIDEの有効性を検証した。
評価では、データセットに収録された指導者の解説に基づく改善アドバイス文と、AIDEが生成した文章の近さを確認。その結果、利用時にも模範動作を使う従来構成と同等水準の品質を示したという。
ライフサイエンスから製造・建設・保守への展開を検討
AIDEは、科学技術振興機構（JST）の経済安全保障重要技術育成プログラム「K Program」で進める研究開発の成果である。日立は2025年8月から、研究開発課題「BioSkillDX:ライフサイエンス実験作業の暗黙知獲得と作業支援」に参画している。
同社はこのプロジェクトにおいて、「個々の技能レベルに合わせた最適な作業支援・フィードバック」を担当する。今回の技術は、その第一段階の成果に位置付けられる。
日立は今後、ライフサイエンス分野における実験技能の継承と作業支援に向けて研究開発を進める計画だ。また、製造、建設、保守などについても、PoCを含めて適用可能性を検討する。
さらに、動画から作業手順を抽出する同社の手順書生成技術とAIDEを組み合わせる構想も示した。作業手順の提示から、実際の動作に基づく個別の改善指導までを一体的に支援することを目指すという。
