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事例

図面を外部送信せず、社内の加工条件を検索するAIを設置

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

  1. 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

  2. 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

  3. 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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