日報200件の自動要約で成果を確認｜製造業の生成AI・人工知能活用の手順と注意点

現場から出た小さな気づきをもとに、品質保証部で「日報200件の自動要約」を試しました。担当は橋本亮です。主な成果は「確認・検索時間を38％短縮」ですが、数字の裏側も含めて説明します。

取り組みの背景と進め方

今回の学びは、便利な道具を入れるだけでは改善にならないことです。誰が判断し、困ったときに誰へ聞き、どの数字で効果を確かめるかまで決める必要があります。採用しなかった案とその理由も残すと、次の担当者が同じ検討を繰り返さずに済みます。

取り組み前は、必要な情報が複数のフォルダと過去メールに分散し、検索だけで担当者の時間を奪っていました。そこで、直近の作業から128件を選び、作業時間、待ち時間、差し戻し、例外対応を記録しました。平均だけを見ると原因が隠れるため、特に時間が長かった例と、担当者が判断に迷った例を一件ずつ確認しました。

分かった効果と残った課題

実施したのは、入力文の型、確認者、保存期間を決めたうえで、小さな対象業務から段階的に利用範囲を広げました。現場を止めないよう対象を限定し、毎週一度、利用者と管理者で結果を確認しました。質問が多かった部分は短い手順書に直し、正常時だけでなく、作業を止める条件と手作業へ戻す条件も決めました。

今回の確認ポイント

1. 担当者の感想を短い言葉で集める
2. 平均値だけで判断しない
3. 手作業を残す条件を明確にする

皆さんに聞きたいこと

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。