RAGを活用したAIチャットボット
概要
製造現場では、作業報告書・マニュアル・申請書など膨大なドキュメントが日々生成されています。 しかし、必要な情報を迅速に検索することは難しく、同じ作業が繰り返されたり、熟練作業員の退職によって貴重なノウハウが失われるという課題があります。 本プロジェクトでは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用したAIヘルプデスクを構築しました。社内ナレッジを横断的に検索し、自然言語で即座に回答できる仕組みにより、ナレッジの形式知化と再活用を実現します。
参照URL
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ジャンル
AIチャットボット、RAGソリューション
クライアント
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開発期間、規模
3 月、15MM
開発体制
BrSE1名、開発者3名、テスター1名
担当範囲
UI設計、基本設計、リサーチ、開発、テスト
技術スタック
NextJS
Python
FastAPI
PostgreSQL 17
ChatGPT
Sonnet Claude
Cohere
備考
PoCプロジェクトとして導入し、製造現場での有効性を検証
製造現場の“ナレッジ”を即検索
発注による課題・解決・効果
課題
製造現場における最大の課題は、ナレッジの散在と継承です。次のような問題が顕在化していました。
作業報告書が多すぎて必要な情報を探し出せない
同じ作業や問い合わせが繰り返され、生産性が低下
ベテラン作業員の退職により暗黙知が失われる
解決
本システムは、以下の方法で課題を解決しました。
あらゆる社内データを活用。ExcelやPDFファイルに加え、OneDriveやGoogle Driveなどのクラウドストレージとも連携可能。
定型的な報告書の自動生成。テンプレートを登録しておくことで、フォーマットに沿った報告書を自動生成。手作業を削減し、内容の統一を図る。
高精度回答と出典の自動表示。AIが高精度な回答を提示すると同時に、参照元の文書リンクを明確に表示。ユーザーは元情報をすぐ確認できる。
効果
導入の結果、以下の効果が得られました。
過去対応履歴の瞬時検索で作業時間を50%以上短縮
ベテラン作業員の知見をAIに蓄積し、形式知化を実現
部門間でのナレッジ共有が円滑化
報告書の自動生成により事務作業を大幅軽減
