【AI変革事例＿製造業界】生成AIを用いたナレッジ再活用ソリューション

製造業のアフターサービス業務で蓄積されたナレッジを、生成AIで再活用できる仕組みを構築した事例です。
過去の問い合わせ対応履歴や技術資料などの非構造化データを集約し、生成AIが解析・構造化することで、最適な回答案を迅速に提示するシステムを実装しました。
その結果、熟練エンジニアの経験に依存していた対応業務を組織の知識として共有し、サポート品質の安定化と技術継承の効率化を実現しています。

課題

専門性の高い製品を扱う製造現場では、納品後のテクニカルサポートや保守対応が顧客との信頼関係を支える重要な基盤となっています。
しかし、製品仕様の多様化や個別対応の増加に伴い、発生するトラブルや問い合わせへの対応は極めて複雑化していました。

こうした高度な判断を要する業務は、社内でも限られた熟練エンジニアの経験値に依存しており、業務の「属人化」が組織全体の課題となっていました。
過去の膨大な対応履歴や技術資料はデジタルデータとして蓄積されているものの、必要な情報を迅速に抽出・活用する仕組みがなく、特定個人への負荷集中や、技術継承の難しさが顕在化していました。

ソリューション

AVILENは、こうした「個人の経験」として埋没していたナレッジを組織の資産へ変換するため、生成AIを用いたナレッジ再活用ソリューションを構築しました。

• 散在するデータの集約
  過去の膨大な対応メールや添付資料、見積書、技術ドキュメントなど、社内の各所にバラバラの形式で存在していた「非構造化データ」を網羅的に集約。
  検索や参照が困難だった情報を一箇所に集める土台を作りました。
  
  
• 生成AIによる情報の構造化
  集約された生のデータを生成AIが自動解析。単なるテキストの羅列ではなく、問い合わせの種別や過去の解決策、重要な技術的パラメータなどをタグ付けし、AIが理解・検索しやすい「構造化データ」へと変換・成形しました。
  
  
• 回答支援としての高度なナレッジ活用
  構造化されたデータに基づき、生成AIが最適な回答案を即座に提示。
  熟練者が過去の類似ケースを記憶から手繰り寄せていたプロセスをシステムが代替することで、対応スピードの向上と品質の均一化を実現しました。

これにより、専門知識と複雑な判断が求められる業務においても、AIが先行して情報を整理し、人間が最終確認を行う「AI協調型」の効率的なサポート体制を実現しました。

成果

本ソリューションの導入により、高度な技術サポート体制において以下のような変革が期待されます。

• サポート品質の安定化と迅速化
  過去の知見をAIが即座に提示することで、問い合わせへの回答リードタイムを大幅に短縮。
  専門的な内容であっても、組織として一定水準以上の回答を迅速に提供できる体制が整いました。
  
  
• 技術継承のデジタル化と負荷軽減
  熟練エンジニアの頭の中にあったノウハウが「形式知」として可視化されたことで、特定の個人への依存が解消されました。
  これは熟練者の負担軽減だけでなく、次世代を担う若手エンジニアへのスムーズな技術継承を支える基盤となります。

また、本プロジェクトを通じて「社内のデータを集約・整理し、AIで活用可能な形にする」というプロセスが組織内に根付いたことは、今後のデジタル変革を加速させる大きな一歩となりました。

まとめ・考察

本事例の核心は、熟練者の「暗黙知」をデジタル上の「形式知」へ変換し、それを誰もが活用しやすい形に整えた上で、迅速に検索・参照できるシステムとして実装した点にあります。

高度な専門性が求められる領域ほど、過去の試行錯誤や対応の記録は貴重な資産となります。
それらを生成AIによって構造化し、実務で使える形に昇華させたプロセスは、多くの製造業が抱える「属人化」と「技術継承」という二大課題に対する、実効性の高い解決策となります。

今後は、このナレッジ基盤を保守対応だけでなく、設計や開発のフィードバックにも活用することで、製品ライフサイクル全体をデータで最適化していくことが期待されます。
AIと人間が知を共有し、共に成長する環境を構築することは、持続可能な組織運営を実現するための盤石な土台となるでしょう。

AVILENが考えるAI変革とは

AVILENでは、AI変革を単発のAI導入や受託開発の積み上げではなく、企業の業務・意思決定・組織を段階的に変えていくプロセスと捉えています。
そのため、AI活用はいきなり大規模に進めるのではなく、段階を踏んで進めることが重要だと考えています。

AI導入は「5つのステップ」で進める

AVILENでは、AI変革を以下の5ステップで整理しています。

1. リテラシーをつける
   データ・AIの基本理解を揃え、技術の可能性と限界を正しく認識する
   
   
2. ビジョンを描く
   AIを使って、どこで競争優位を作るのかを明確にする
   
   
3. Quick Winを実現する
   短期間で成果が見えるテーマに絞り、成功体験をつくる
   
   
4. 体制を構築する
   人材・組織・データ・システムを含めた推進体制を整える
   
   
5. 活用範囲を拡大する
   PDCAを回しながら、AI活用を組織全体へ広げていく

AI変革を支える3つの考え方

この5ステップを進めるうえで、AVILENが大切にしている考え方は次の3点です。

• コア部分から小さく始め、大きく広げる
• 試しながら学ぶ、アジャイルなPDCA
• 外部に頼りきらず、徐々に内製化していく

本事例の位置づけ

本記事で紹介する取り組みは、こうしたAI変革のプロセスの中で設計された一つの実践例です。
AVILENは、「AIを作る会社」ではなく、AIを使って企業の変革を前に進めるパートナーでありたいと考えています。