製造業の生成AI・人工知能活用｜成功のポイント：検査コメントの自動分類の導入手順と効果測定

相談を兼ねて途中経過を共有します。品質保証部の橋本亮です。現在「検査コメントの自動分類」をテーマに、生成AI活用の小規模検証を進めています。現時点では「確認・検索時間を56％短縮」という結果ですが、運用を広げる前に確認したい点が残っており、類似経験のある方から意見をいただきたいです。

背景には、熟練者への質問が集中し、同じ問い合わせに何度も回答する状態になっていました。まず現状を決めつけず、実際の処理78件について、作業時間、判断回数、差し戻し、例外対応を記録しました。担当者によって困る場面が違ったため、全員の平均だけでなく、経験年数と担当シフトによる差も確認しています。

試行内容は、機密情報を入力しないルールを先に定め、良い回答例と悪い回答例を20件ずつ用意して評価しました。期間は10週間で、通常業務を止めないよう対象を限定しました。利用者には詳細な日報を求めず、良かった点、迷った点、使わなかった理由の三項目だけを入力してもらっています。集まった意見は毎週整理し、影響の大きい一項目から順番に修正しました。

ここまでで、主指標に加えて確認漏れと再作業が7％減っています。ただし、繁忙日には従来手順へ戻る人もおり、時間短縮だけでは定着を説明できません。操作回数、問い合わせ時間、心理的な負担感も含め、今後一か月の変化を追う予定です。

特に悩んでいるのは、略語や設備固有名詞の揺れで精度が下がるため、用語集の更新が次の課題です。他拠点へ紹介する際は完成形として見せず、適用条件、未解決事項、必要な支援工数を明記するつもりです。技術面だけでなく、現場への説明時期や責任分担についても見直しています。

皆さんの拠点では、生成AIの回答をどのような基準で評価し、誤回答をどこまで許容していますか。評価表や運用ルールの工夫があればコメントで教えてください。

※この投稿はデモンストレーション用のサンプルです。人物や企業、内容は架空のものです。