変わったこと
過去資料の検索時間が 1 件あたり 22 分から 8 分になった
困っていたこと
- 過去図面・不具合報告を探すのに時間がかかるが、外部AIへの送信は禁止されている。
行ったこと
- 検索対象を過去5年の報告に絞り、利用者権限を実装
検索対象を過去5年の報告に絞り、利用者権限を実装
- 模擬質問100件で出典と回答の正しさをレビュー
模擬質問100件で出典と回答の正しさをレビュー
- AI と人の受け持ちを決める
技術者が検索し、重要な変更判断は設計審査で確定
変わったこと
- 過去資料の検索時間が 1 件あたり 22 分から 8 分になった
事例の詳細
精密機器製造の会社様(従業員 51〜100 名)の事例です。外部への図面持出しを制限する精密機器メーカー。設計資料は社内ファイルサーバーに保存。
導入前に困っていたこと
設計変更時に若手技術者が似た不具合報告を探すが、ファイル名だけでは中身を判断できなかった。
過去図面・不具合報告を探すのに時間がかかるが、外部AIへの送信は禁止されている。
取り組んだ順番
- 検索対象を過去5年の報告に絞り、利用者権限を実装。
- 模擬質問100件で出典と回答の正しさをレビュー。
社内サーバーにAIと検索基盤を設置。文書を権限別に取り込み、回答に出典を表示する。
AI と人の役割
技術者が検索し、重要な変更判断は設計審査で確定。情報システム担当が更新とアクセス権を管理する。
運用で、つまずいたこと
スキャンPDFの文字が読めず、OCR対象と除外対象を分けた。
変わったこと
- 過去資料の検索時間が 1 件あたり 22 分から 8 分になった
担当の方の声
「資料の存在を知っている人に聞かなくても、候補までは探せる」(技術部長)
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