ダイキン、3000時間超の動画で保守AIエージェント開発

ダイキンの取り組みは、空調機器の修理・点検を担う技術者不足と、汎用AIモデルの限界という2つの圧力が交差する領域にある。比戸将平は、ChatGPTやGeminiのようなモデルは現時点で空調の専門知識やダイキン自身の製品運用をカバーできておらず、だからこそ同社はその知識を独自LLMに埋め込んでいると指摘する。

3000時間超の保守動画データは、実際の現場作業から得られるもので、インターネットから簡単に集められる類の資料ではないと対談で語られている。ダイキンはこの映像データを、画像とテキストを併せて扱うVLM（視覚言語モデル）と組み合わせ、技術者支援や研修に役立てている。さらにLLMを設計・開発の迅速化に使い、製品の差別化を狙う。