「ムヒ」の池田模範堂が実践するナレッジ管理　生成AIで報告書作成時間を半減

池田模範堂は、品質保証領域の属人化と情報散在の課題を解決するため、生成AIツールを導入した。手書き文書のデータ化や過去事例の迅速な検索によって、報告書作成時間を半減させた2つのアプローチとは。

公開 2026年06月03日 05時01分

更新 2026年08月25日 16時12分

[TechTargetジャパン]

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　人手不足が深刻化する製造現場において、過去の知見をいかに効率的に引き出し、業務に生かすかは喫緊の課題だ。2026年に主力製品「ムヒ」の発売100周年を迎える池田模範堂は、品質保証と薬事領域における情報の分散と業務の属人化に直面していた。蓄積された膨大な紙資料と、複数システムに点在するデータが混在し、必要な情報の検索に多大な時間を要していたのだ。過去の品質イベントやレギュレーションの調査が担当者の記憶に依存しており、業務スピードも低下していた。

　この状況を打破するために池田模範堂は、システムインテグレーターのファンリードが提供する、生成AIを活用したナレッジ管理ツール「STiV」を信頼性保証部に導入した。過去事例や法規制の情報を一元的に管理、検索できる仕組みを構築したことで、調査業務の効率が飛躍的に向上した。工場現場での監査などの業務で発生する手書き文書を文字認識（OCR）機能で即座にデータ化し、報告書の素案を作成する仕組みによって、従来1時間かかっていた作業時間を50％削減し、30分に短縮する成果を上げている。

　池田模範堂におけるSTiV活用の核心は、単なる文書管理にとどまらない、生成AIを用いた高度な分析と、既存システムとの連携を見据えた運用設計にある。製薬業界の厳格な品質管理基準に適合しつつ、現場の作業負担を軽減する新たな仕組みを、いかにして実現したのか。導入効果を決定づけた2つのアプローチを紹介する。

1．生成AIによる原因分析の高度化と属人化の排除

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　品質保証業務において、製品の異常や規格外の事象が発生した際の「逸脱報告」は極めて重要なプロセスだ。従来、報告書に基づく原因究明や再発防止策の立案は、担当者の経験や知見に大きく依存せざるを得ない状況だった。

　STiVの導入によって、池田模範堂は逸脱報告書を基にした「なぜなぜ分析」や特性要因図の作成工程で生成AIを試験的に利用している。蓄積された過去の事例データをAIモデルが学習、解析することで、人だけでは気付きにくい多角的な視点から原因を深掘りすることが可能になった。短期／中期／長期の時間軸に分けた是正措置の提示を生成AIが素案として出力し、それを担当者がブラッシュアップするという新たな業務プロセスも確立しつつある。

　結果として、ベテラン従業員の記憶や勘に依存していた判断業務が標準化され、企業全体の品質管理レベルの底上げを実現した。AIツールが単なる作業の代替ではなく、人の思考を拡張し、より質の高い業務を実行するための中核システムとして機能している。

2．製薬業界特化の機能群と伴走型の導入支援

　池田模範堂が数あるナレッジ管理ツールの中からSTiVを選択した背景には、同システムが製薬業界特有の要件を満たす明確な優位性を持っていたことがある。

　STiVは、国内外の薬事情報を網羅したデータベースなど、製薬企業の品質保証と薬事領域に特化した機能をオプションサービスとして用意している。これによって、教育資料の改訂や運用ルールの見直しを実施する際、最新の法令やガイドライン、通知文などの外部文書と自社の過去事例をシームレスに横断検索する体制が整った。

　ツールの選定では、既存システムとの連携が重要な要件となった。過去の品質イベント情報がすでに別のシステムに蓄積されており、それらとの情報統合が不可欠だったためだ。導入に当たっては概念実証（PoC）を通じて、既存システムとの連携や現場の要望に対するベンダーのサポート体制を検証した。ツールの機能要件だけではなく、運用定着を見据えたベンダーの支援も選定の決め手となった。

全社展開とデータ活用のさらなる進化

　導入部門における顕著な成果を受けて、池田模範堂はデータ活用領域のさらなる拡張を見据えている。2026年5月時点で、社内に点在する未格納データの集約や、全社的なデータ管理ルールの標準化といった課題に取り組むと同時に、品質管理領域などの周辺部門へのシステム展開を計画中だ。AIツールの社内浸透を加速させるため、社内ハッカソンの開催も検討している。現場の従業員からAIツールの新たな活用アイデアを広く募ることで、全社のデジタル活用能力の底上げを図る構えだ。

　機能面においては、人手不足への解決手段として、システムが文書の改定案を自動生成する「文書チェック・作成支援機能」の活用も視野に入れている。既存システムとの連携が本格化すれば、より広範なデータをAIツールの解析対象にでき、業務効率の改善と品質のさらなる向上が見込まれる。

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