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大手製造業売上規模1,000億円以上製造・生産技術部門
設備保全ナレッジのRAGエージェントを業務に定着
数十年分の保全記録・技術文書から、トラブル時に対処手順と過去事例を提示するAIエージェント。熟練者の暗黙知が引き出せず止まりがちな試作を、専門用語と現場表現の橋渡しを作り込んで業務に定着させた。
背景・課題
熟練保全員の退職で技術継承が課題。膨大な保全記録はあるが、トラブル時に必要な情報へ素早くたどり着けなかった。
直面していた課題
- •熟練者の暗黙知・対処ノウハウが継承されない
- •保全記録・図面・技術文書が分散し検索性が低い
- •現場の表現と文書上の専門用語が一致せず検索が当たらない
- •工場ネットワークの制約でクラウド利用に制限
Wizitのアプローチ
現場が実際に使う言い回しから、文書中の専門用語へ橋渡しできる検索を作り込み。トラブル事例には必ず対処手順と出典を併記した。
進め方の詳細
- ▸Phase1: 過去のトラブル問い合わせから評価セットを作成し、検索ヒット精度を改善
- ▸Phase1: 用語辞書・同義語を整備し、現場表現でも当たる検索に作り込み
- ▸Phase2: 工場ネットワーク要件に合わせた構成で情報システム審査を通過
- ▸Phase4: 保全部門が記録を追加・改善できるよう運用を内製化
主な技術・仕組み
- 保全記録・技術文書のRAG
- 現場用語⇔専門用語の同義語辞書
- 対処手順・出典の併記
- オンプレ／制約環境に対応した構成
この事例の仕組み
現場の言葉を技術文書の用語へ橋渡しし、必要な対処手順に届かせます。
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定着の決め手
- ▸現場用語⇔専門用語の同義語辞書を地道に整備
- ▸対処手順には必ず出典（保全記録・図面）を併記
- ▸工場ネットワークのセキュリティ制約に合わせた構成
試作止まりをどう避けたか
文書検索の試作は動いた。だが現場の言い方では全く当たらない。同義語・用語辞書を地道に作り込み、「現場の言葉」で必要な手順に届く状態にしたのが定着の決め手だった。
セキュリティ・ガバナンスへの対応
工場ネットワークのセキュリティ制約に合わせた構成を採用し、情報システム部門の審査を通過。データの持ち出し制限を満たした。
成果
| 項目 | 導入後の状態 |
|---|---|
| トラブル時の情報到達時間 | 過去事例へ即時アクセス |
| 熟練者への都度確認 | 若手の自己解決が増加 |
| 検索ヒット率 | 用語橋渡しで改善 |
※ 数値は守秘のため記載していません。代表と参画メンバーがこれまでに携わった、大手企業の AI 導入プロジェクトの件数です。企業名は守秘のため伏せています。
定性的な変化
- 退職予定の熟練者ノウハウが、引き出せる形で蓄積され始めた
- 若手が自分で過去事例を調べて対処できるようになった
- 「文書はあるのに使えない」状態から脱却した
タイムライン
Phase1 出力の作り込み: 約3ヶ月 → Phase2 導入（制約環境対応） → Phase4 内製化（運用中）
その後の横展開
他工場・他ラインへの横展開を進行中。
※ 守秘義務により、クライアント名および特定につながる固有情報は伏せています。