工場DX・業務改善の横展開募集｜成功のポイント：生成AI設備検索の精度比較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。九州工場の林恵です。現在「生成AI設備検索の精度比較」をテーマに、他工場への横展開募集の小規模検証を進めています。現時点では「共同検証に4拠点の参加を募集」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、共通化の要望はあるものの、対象データと評価方法がそろわず比較を始められていません。まず現状を決めつけず、実際の処理53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、テンプレート、設定例、確認項目、既知の制約を一式にし、二週間で試せる検証手順を用意しました。期間は12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6％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、拠点固有の例外が多い場合は共通化を見送り、知見共有だけに切り替える可能性があります。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。

参加を検討いただける方は、対象設備や業務の概要、現在の困りごと、試行可能な時期をコメントしてください。まず情報交換だけでも歓迎します。

※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。