「経験に頼る業務」から「知識の共有と業務の効率化」へ

製造業では、日々の生産現場で製品資料、作業手順書、品質基準、過去のトラブル対応記録など、さまざまな業務情報が蓄積されています。しかし、これらの情報がExcelやPDF、フォルダ、業務システムなどに分散している場合、必要な情報を迅速に検索し、実際の業務へ活用することが難しくなります。

ある製造企業でも、事業拡大に伴い同様の課題を抱えていました。生産や品質に関する問題が発生した際、複数のシステムや過去資料を確認する必要があり、一部の判断は経験豊富な社員の知識に依存していました。また、問題対応には複数部門が関わるため、情報共有や進捗管理にも多くの手作業が発生していました。

そこで、既存の業務システムやデータ環境を活用し、AIナレッジアシスタント＋ワークフローによる業務支援の仕組みを構築しました。企業内に蓄積された知識をAIで検索・活用するとともに、その後の対応業務までワークフローでつなぐことで、情報検索から問題解決までの業務プロセスを効率化します。

PART 01 お客様の課題

事業規模の拡大に伴い、製品資料、作業手順書、品質基準、過去のトラブル対応記録など、社内の業務情報は増え続けています。

しかし、これらの情報は複数のファイルやシステムに分散しており、必要な情報を探す際には、資料を一つひとつ確認したり、担当者へ問い合わせたりする必要がありました。

特に新入社員にとっては、どの資料を確認すべきか判断することが難しく、経験豊富な社員にも同じような問い合わせへの対応や知識共有に多くの時間が必要でした。

また、品質や生産上の問題が発生した場合、問題発見から原因確認、担当者による対応まで複数部門が関係します。メールやExcel、口頭でのやり取りに依存すると、情報が分散し、対応状況の把握が困難になるという課題もありました。

企業に求められていたのは、単なる「情報検索の効率化」ではなく、社内の知識を必要なタイミングで活用し、そのまま業務対応につなげる仕組みでした。

こうした課題に対し、AIナレッジアシスタント＋ワークフローを活用した業務支援基盤を構築しました。

まず、製品資料、作業手順書、品質基準、過去トラブル事例など、社内に蓄積された業務情報を整理・分類し、企業内ナレッジを一元管理するナレッジベースを構築します。

社員は従来のように複数資料を探すのではなく、自然言語でAIへ質問することができます。

「XX製品でこのような品質異常が発生した場合、過去に類似した事例はありますか？」

AIナレッジアシスタントは、社内ナレッジベースから関連資料や過去事例を検索し、必要な情報を整理して提示します。

これにより、社員は必要な情報へ短時間でアクセスでき、過去の対応方法や社内基準を参考にしながら問題解決を進めることができます。

また、AIによる回答は社内情報をもとに生成し、必要に応じて担当者が確認することで、既存の業務プロセスと組み合わせた安全なAI活用を実現します。

AIによる情報提供だけでなく、必要に応じて後続業務へスムーズにつなげられるよう、ワークフローと連携します。

例えば、品質異常が発生した場合、

異常の発見 → AIによる情報検索 → 過去事例・基準の確認 → 対応依頼の作成 → 担当者への割り当て → 対応・確認 → 結果の記録

という一連の流れをシステム上で管理します。

これにより、情報検索から問題対応までを一つの業務プロセスとして統合し、メールや個別コミュニケーションに依存していた業務を効率化します。

管理者は対応状況を容易に把握でき、担当者も標準化されたプロセスに沿って業務を進めることができます。

さらに、対応結果をナレッジとして蓄積することで、次回発生する類似問題への対応にも活用できます。

業務対応 → ナレッジ蓄積 → AIによる検索・活用 → 次の業務対応

継続的な知識活用サイクルを構築し、企業内に蓄積された経験を組織全体で活用できる環境を実現します。