保全シフトの引継ぎ文作成の改善事例｜製造業の生成AI・人工知能活用で確認・検索時間を52％短縮

現場から出た小さな気づきをもとに、東日本工場で「保全シフトの引継ぎ文作成」を試しました。担当は伊藤彩です。主な成果は「確認・検索時間を52％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

取り組み前は、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。そこで、直近の作業から68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。

実施したのは、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。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。

分かった効果と残った課題

試行中は、保全シフトの引継ぎ文作成に直接関わる担当者だけでなく、前後の工程にも週一回意見を聞きました。68件の記録には、数字だけでなく『何に迷ったか』『誰の助けが必要だったか』も一行で追加しています。この記録から、説明資料だけでは見えなかった小さな不便が分かり、操作や役割分担を早めに直すことができました。

主な結果は「確認・検索時間を52％短縮」です。確認漏れややり直しも導入前より32％減りました。一方で、繁忙日や経験の浅い担当者では効果が小さい場面もありました。数字が良くても別の工程へ負担を移しては意味がないため、品質、安全、使いやすさも一緒に確認しています。

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。

残る課題は、もっともらしい誤回答が残るため、最終判断は必ず担当者が行う運用を続けています。次の確認では、担当者が交代しても同じ手順で続けられるか、例外対応に何分かかるかを測ります。ほかの工場へ広げる場合は、設備や人数の違いを先に整理し、そのままコピーできる部分と、変更が必要な部分を分ける予定です。

今後は「確認・検索時間を52％短縮」を一時的な結果で終わらせないため、同じ条件であと3週間測定します。その後、別の班または別設備で小さく再現テストを行い、効果が出なかった場合も理由を記録します。横展開を希望する拠点には、準備物、所要時間、確認表、元に戻す手順をまとめて渡す予定です。

今回の確認ポイント

1. 現場の入力や確認を増やしすぎない
2. 成功例と失敗例を同じ様式で記録する
3. 週ごとに変更点を一つずつ試す

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。