生産ラインにおける不良原因特定において過去の保全記録を参照することは有効であり，これまでナレッジグラフ構築による保全記録の活用が行われてきた．しかし，保全記録の語彙の非一貫性や専門性、ナレッジグラフ構築のための高いコストが課題となっていた．本研究では、事前学習済みの大規模言語モデルと小規模なドメインオントロジーを用いて保全記録からナレッジグラフを構築する軽量な手法を提案する．実験では，提案手法によって実際の保全記録内の多くのイベントが関連付けられ構造化されたことが示された．今後はこのナレッジグラフを用いた不良原因の推論を行う．
