kintone×生成AIで修理ノウハウを検索！メンテナンス業の属人化を解消する方法
メンテナンス業では、設備や機器の修理対応において経験がものを言う場面が多くあります。
そのため、ベテラン技術者の退職によってトラブル対応のノウハウが失われてしまうケースや、現場で判断に迷った若手技術者が毎回ベテランに電話で確認するケースが少なくありません。
他にも、過去に同じトラブルを直したはずなのにそのときの対応内容が見つからず、お客様をお待たせしてしまうということもあるでしょう。
kintoneをベースに生成AIを活用すれば、過去の修理対応記録を読み込ませるだけで、トラブルの内容から類似事例と対処法を即座に検索する仕組みを構築することが可能です。
今回は、メンテナンス業でよくある技術ノウハウの属人化をkintone × 生成AIで解決する実践事例を紹介します。
本記事の内容は、こちらの動画でも詳しく解説していますのであわせてご覧ください。
目次
メンテナンス業界の課題は技術ノウハウの属人化
メンテナンス業の現場で、特定の技術者の頭の中にしかない知識や経験に依存してしまう技術ノウハウの属人化は深刻な課題です。
たとえば、「室外機から異音がする」という問い合わせを受けた若手社員が、原因の特定や必要な部品の判断に迷ってしまうことがあります。
その結果、とりあえず現場に行ったものの対応方法が分からずにベテラン社員に電話で確認したり、一度会社へ部品を取りに戻ったりすることで、一次対応の長期化を招いてしまいます。
また、過去に会社として同じようなトラブルを解決した実績があったとしても、特定の個人の記憶に頼っている状態では、「あのときの対応内容は？」と過去の情報をすぐに探し出すことが困難です。
AIがベテランの知恵を継承する修理対応ノウハウ検索AIアシスタント
この課題を解決するのが、kintone(キントーン)を活用した修理対応ノウハウ検索AIアシスタントです。
過去の修理対応記録からAIが類似事例を抽出して、「この不具合はこういう原因で、こう対処した」と情報を提示してくれます。
実際のアプリの動きを見てみましょう。
こちらは、新しい修理依頼が入った際、新規登録画面から顧客名や設備種別を入力するアプリです。
今回は「室外機から異音がする。ガラガラという音が断続的に発生しています」と問い合わせをいただいたとします。
kintoneのデータを保存して、画面上部にあるAI生成のボタンをクリックすると、AIが今の入力情報と過去の類似事例を連携して対処法をまとめてくれます。
ここで注目したいのは、AIがただ過去の事例を並べるだけではないという点です。
過去の事例を根拠に、考えられる原因の可能性を高･中･低で分析し、現場での診断手順となるステップ形式の推奨対応手順や、あらかじめ用意しておくべき持参推奨部品まで自動でリストアップしてくれます。
「とりあえず現場に行って、分からなかったらベテランに電話する」と対応していたスタッフも、修理対応ノウハウ検索AIアシスタントを使えば「事前に類似事例を確認して、必要な部品も持って現場へ行く」と業務を効率化できます。
修理対応ノウハウ検索AIアシスタントを導入したことで、現場での一次対応完了率が40%向上し、ベテランへの電話問い合わせが60%減少、若手技術者の独り立ちまでの期間が半減したという事例もあります。
修理対応ノウハウ検索AIアシスタントのプロンプト設定とデータ蓄積のコツ
現場でそのまま使える的確なアウトプットを生成するためには、kintoneに蓄積するデータ項目と、AIへのプロンプトが重要です。
修理対応アプリには、過去の修理対応記録が蓄積されています。
ここでは、対象機器情報に加えて、状態や原因、対処内容、注意点･コツや再発防止策など、ナレッジ化のためのフィールドを設けているのがポイントです。
これまではベテランの頭の中にしかなかった情報をこのアプリに蓄積していくことで、AIがベテランの知識を吸収し、「誰がメンテナンス対応・トラブル対応を行っても一定の品質を保つ」ことが可能となります。
次に、プロンプトの設定です。
kintone for 生成AIでは、AIから的確な回答を引き出すための指示をアプリ上で設定できます。
今回のシステムでは、大きく4つのポイントでプロンプトを設定しています。
役割設定
1つ目は役割の設定です。
AIに対して「あなたは空調･給排水設備メンテナンスの熟練技術者です」と明確に役割を与えることで、専門的な観点からの回答が得られるようにしています。
類似事例の検索基準
2つ目は類似事例の検索基準の指示です。
設備が一致しているか、不具合の内容にキーワードが含まれているかなど、類似度判定基準(スコア制)で点数をつけて、スコアが高い順から事例を抽出させるよう指示しています。
出力内容(エビデンス)
3つ目は出力内容(エビデンス)の指定です。
kintoneのレコード番号をもとにリンクを作成させる指示を入れており、現場で「元の詳細データを見たい」と思ったときに、すぐ該当のkintoneレコードへ飛べる実用的な作りにしています。
推奨対応手順
4つ目は推奨対応手順の生成指示です。
過去の事例を踏まえて、今回のケースではどの順番で現場の確認･対応をしていくべきかをAIに提案させることで、現場の技術者が効率よく動ける手順を示してくれます。
kintone × 生成AIで技術ノウハウをデジタル資産へ
修理対応ノウハウ検索AIアシスタントのメリットは、使えば使うほどシステムが成長していく点です。
現場での修理対応が終わったあとに、原因と対処内容、そして注意点･コツをkintoneに入力して保存します。
この日々の積み重ねが、次の類似案件を解決するためのナレッジになっていきます。
これまで特定のベテラン技術者の頭の中にしかなかったノウハウが、会社全体のデジタル資産としてkintone上に蓄積されていく仕組みです。
コムデックでは、業務フローを整理し最適なAI活用を提案する「kintone for 生成AI 導入コンサル」を提供しています。
「技術ノウハウの属人化を解消したい」「ベテランのノウハウを若手に継承する仕組みを作りたい」という企業さまは、お気軽にお問い合わせください。
