生成AIを導入しても、マニュアルの要約や文書作成だけでは、製造現場の持続的な変革にはつながりません。重要なのは、現場で起きている事象を観察し、問いを立て、仮説をつくり、データと実践によって検証することです。本講演では、科学的方法と日本のカイゼン活動に共通する「観察・仮説・検証・改善」の循環に生成AIを組み込み、熟練者の知識や現場の気づきを、再利用可能な組織知へ変える「探究型カイゼン」を提案します。生成AIの出力を鵜呑みにせず、人間が妥当性を評価しながら、プロンプト、業務プロセス、知識共有を継続的に改善する方法を解説します。小規模なPoCから始め、改善の成果を可視化・標準化・横展開するための実践的な考え方を紹介します。