事例

社内AIアシスタント事例 | グローバル製造業

クライアント概要

ドイツにエンジニアリング本社を置き、中国と日本に生産拠点を持ち、グローバルにメンテナンススタッフを抱える多国籍重機メーカー。

課題：分散したマニュアルが日常の修理を数日間の遅れに変えていた

技術者が適切な修理手順を探すのに費やす1時間は、生産ラインが停止し続ける1時間を意味していました。クライアントの技術マニュアル、修理手順、設計図は社内のレガシーシステムに分散しており、ほとんどがドイツ語か英語で書かれ、言語をまたいで確実に検索する方法がありませんでした。

日本や中国のメンテナンススタッフは自己解決できず、推測で作業するか、ドイツ本社からの翻訳待ち、または専門家へのエスカレーションを余儀なくされていました。その結果、本来数分で終わるはずの修理に数時間から数日がかかっていました。

失敗のポイント	ビジネスへの影響
ドイツ語/英語のレガシーイントラネットに分散したマニュアル	工場フロアの技術者が自己解決できない
翻訳検索ができない	日本と中国のスタッフが本社からの手動翻訳を待つ
中央エンジニアリングへのエスカレーション	機器のダウンタイムが数時間から数日間に延びる
非公式な回避策	古い手順や間違った手順に従ってしまうリスク

解決策：エンタープライズRAG上に構築されたカスタム社内AIアシスタント

ISZ.AIは、技術者の質問に母国語で答え、正確なソースドキュメントを引用する、安全で多言語対応の社内AIアシスタントを構築しました。手動の翻訳もエスカレーションの順番待ちもありません。システムはエンタープライズRAGアーキテクチャ上で稼働し、一般的なモデルの推測ではなく、現場で信頼できるナレッジベースチャットボットを提供します。

データ取り込み: 50,000ページを超えるPDFマニュアル、回路図、過去のメンテナンスログを安全なベクトルデータベースにインデックス化しました。
多言語LLM統合: 異言語間の理解に最適化された基盤モデルを展開し、技術者が日本語で質問しても、ドイツ語のソースドキュメントから合成された正確な回答を得られるようにしました。
ソースの引用: 生成されたすべての回答は元のエンジニアリングマニュアルにリンクしているため、技術者が未確認やハルシネーション（幻覚）による指示に基づいて行動することはありません。

結果：検索時間を80%削減し、稼働時間を回復したエンタープライズRAG

このアシスタントは、アジアのメンテナンスチームとドイツのエンジニアリングチームの間の翻訳のボトルネックを解消することで、投資対効果を証明しました。技術者は本社を待つことをやめ、疑問が生じた瞬間に修理を解決し始めました。

検索時間80%削減: 技術者は数時間ではなく数秒で答えを見つけることができるようになりました。
98%の多言語精度: ドイツ語、英語、日本語、中国語間の技術翻訳と検索で検証済み。
ダウンタイムの減少: 修理の迅速化により、アジアの施設全体で総合設備効率（OEE）の測定可能な向上が見られました。

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