WORKS
導入事例
基礎から実装まで、製造拠点の従業員向け生成AI研修生成AIを使ったことがない人が受講者の多くを占めていた製造拠点で、従業員向けの研修を8ヶ月かけて行っています。ほぼ毎日AIを使っていると答えた人は、基本研修後の約3割から、活用研修後は7割を超えました。製造拠点（工場）不良の初期対応と異物調査のナレッジを、一つのシステムから引ける形に製造工程で不良や異物が出たときの原因の見極めと初期対応は、担当者の経験に頼っていました。部署ごとに分散していた品質ナレッジをAIが検索できる形に構造化し、推定原因と最初に確認すべき項目、異物の発生源の候補を画面上で受け取れる状態に変えています。製造・生産技術・品質保証通話内容から過去の対応事例と取り次ぎ先を自動提示するAIベテランの経験に依存していた問い合わせ対応を、オペレーターが通話中に同じ情報を参照しながら判断できる状態へと見直しています。このうち、オペレーターを支援するAIの開発を担当しています。カスタマーセンター（顧客サポート）設備トラブルの診断手順を、AIナレッジとして誰でも参照できる形に設備停止時の原因特定と復旧対応は、ベテランの経験と勘に頼るしかありませんでした。蓄積された報告書からAIでナレッジを構造化し、対応手順をAIシステムへの問いかけで参照できる状態へと変えています。現在は現場での試運転を進めています。保全（設備保全）変化点FMEAの下書きを、AIが6〜7割の完成度で自動生成変化点が発生するたびに、担当者がゼロからFMEAを作成していました。過去の文書を横断的に参照するAIが、6〜7割の完成度の下書きを自動生成する仕組みへと変えています。作成に着手してから初版ができるまでの時間が短くなり、網羅性も上がっています。製造部