RAGとDB検索AIが実現するナレッジ共有の新時代｜製造メーカーにおける導入後の活用イメージ

製造メーカーの現場において、修理記録や補修パーツ、マニュアルを探す作業は日常的に行われています。しかし膨大なデータがサーバーに保管されてはいるものの、必要な情報を探し出すには時間と労力がかかることが少なくありません。また、情報が属人化していたり、社内に散在していたりする場合には効率がさらに低下します。このような課題を解決するために注目されているのが、独自情報を格納したRAGを活用したチャットボットやデータベース内の情報を効率よく検索できるデータベース検索AIシステムです。本記事では、RAG型チャットボットとデータベース検索AIがどのように製造現場の効率化に寄与するのか、その具体的な活用シーンとメリットについて解説していきます。

製造メーカーが抱えるナレッジ共有に関する問題点

製造メーカーの現場では、日々の業務において多くの情報を共有し活用する必要があります。しかし、以下の3つの問題点がナレッジの共有を妨げ、作業効率に大きな影響を及ぼしています。1つ目は、過去の修理データやパーツ情報、修理マニュアルが膨大なデータの中に埋もれて見つけにくいことです。2つ目は、技術や修理ノウハウが属人化していることによる情報不足や効率の低下です。3つ目は、製品数の増加により従来の人力による検索が難しくなり、情報の分散や拡散がさらに効率を悪化させる点です。以下、この3つの問題点について、詳しく確認していきましょう。

不具合・故障対応の長期化

これは過去の修理データやパーツ情報、修理マニュアルが膨大なデータの中に埋もれて見つけにくいため、不具合・故障対応が長期化してしまうという問題点です。

過去の修理データが検索しにくい

修理時に過去の修理事例を参考にしたいが、適切な修理事例を検索しにくい。もしくは過去の修理事例が属人化しているため、そもそも見つけられない（過去の事例はベテランの頭の中にある）。

補修パーツの情報が検索しにくい

補修パーツの数が膨大で型番もわかりにくく、パーツ情報の絞り込みが難しいため必要なパーツの検索に手間がかかる。

最新の修理マニュアルが見つけにくい

修理の対象となる製品やパーツは日々増えていくため、最新の修理マニュアルや該当するマニュアルが見つけにくく、検索や絞り込みに時間がかかる。

技術やノウハウの属人化と伝承の停滞

製造現場や技術部門などでは、ベテラン社員のもつ技術やノウハウが属人化し、暗黙知のままで形式知化されていないケースが多く見られます。このようなケースが常態化すると、若手社員や新入社員への技術伝承がスムーズに進まず、組織全体の生産性や効率に影響を与えることになります。また、マニュアルや手順書、画像や動画が存在していても、これらが一元化されておらず、共有するための仕組みが不十分なことも問題となります。このような状況を改善するためには、暗黙知を形式知に変換し、組織全体で共有できる「仕組み」を構築することが重要です。

製品に関する情報取得効率が悪い

製品数が多い製造メーカーでは、製品に関する情報の取得に手間と時間がかかることが課題となっています。設計資料や技術データが社内の複数の場所に分散している場合、必要な情報を迅速に見つけることが難しく、業務効率が低下します。また、社内外からの製品に関する問い合わせが多い場合は、それに対応するための時間やリソースが必要となり、他の業務に支障をきたすこともあります。これらの課題を解決するためには、製品情報を一元化し、必要な情報に素早くアクセスできるシステムの導入が必要となります。

製造メーカーのナレッジ共有を強化するには

上記のような問題を解決するには、RAGを活用したチャットボットやAIを活用したデータベース検索システムの導入が有効となります。とくに、データベースに格納されている製品関連の情報取得や修理パーツの検索にはデータベース検索に特化したデータベース検索AIシステムが最適です。

RAGとは

RAG（検索拡張生成）とは、社内のドキュメント等を元にしたデータベースから欲しい情報を検索し、その中から関連性の高い情報を選択して、生成AIによって回答を生成するという「検索→選択→生成」のプロセスを経て回答を作る技術です。この手法により、通常のLLM単独では不可能な企業独自の情報や、最新情報を取り扱うことが可能となります。

たとえば製造メーカーで活用する場合、修理データや過去の修理事例などの独自情報をRAGのデータベースに追加することで、情報検索の精度をさらに高めることが可能となります。RAGは、その活用により製造現場やサポート業務において、効率的かつ正確な情報提供を実現し業務の生産性向上に寄与します。

RAGを活用したチャットボットの利点

RAGを活用したチャットボットと従来のAIチャットボットでは、情報の取得方法や回答の精度、システムの柔軟性・拡張性において大きな違いがあります。まず、情報の取得方法において従来のAIチャットボットではあらかじめ用意された知識データ（質問と回答が組み合わさったQ&Aデータ）を基に回答を生成します。一方、RAGを活用したチャットボットは、マニュアル、製品仕様書、問い合わせ履歴などの社内にあるドキュメントに基づき回答を生成するため、事前にFAQなどを作成する手間がかかりません。

従来のAIチャットボットでは、知識データに適切な回答が見つからない場合、「無回答」になることが少なくありません。一方で、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用したチャットボットは、大量の社内ドキュメントを広範囲に検索し、その情報を元に回答を生成します。これにより、従来型では対応できなかった複雑な質問にも答えられる可能性が高まります。

ただし、RAGを活用したチャットボットにも課題があります。情報の誤解や不適切な文脈認識により、誤った回答（ハルシネーション）が発生するリスクが存在するのです。しかし、この課題に対しては各社がさまざまな対策を講じています。

たとえば、イクシーズラボ社が提供するRAG機能では、独自開発AI「CAIWA」と生成AI「ChatGPT」の回答を比較可能にする仕組みを導入しています。このような工夫により、ハルシネーションのリスクを低減し、より正確で信頼性の高い回答を提供できるようになっています。

さらに、メンテナンスについては、従来型チャットボットでは、ログの分析を行いQ&Aを更新したり修正する必要があり、運用コストが高くなりがちです。一方、RAGを活用したチャットボットはドキュメントの変更や追加が即座に反映されるため、メンテナンスの手間を大幅に軽減できます。このため、RAGを活用したチャットボットはコスト面でも優れているといえます。

データベース検索AIシステムとは

データベース検索AIシステムとは、商品や修理パーツなどの構造化されたデータベースから必要な情報を迅速に抽出する高度な検索システムです。このシステムにはAIを活用した検索機能が搭載されており、膨大なデータの中から必要な情報を効率的かつ正確に探し出すことを可能にしています。データベース検索AIシステムは、検索作業にかかる時間を大幅に削減し、業務の効率化や人的エラーの防止において非常に役立ちます。

おすすめの製品・機能

ここまでお話ししてきた製造メーカーが抱えるナレッジ共有に関する問題点を解決するには、株式会社イクシーズラボが提供する2つの製品がおすすめです。

過去の修理事例やマニュアルなど、非構造化データの検索に適しているのは、RAG機能を搭載した「CAIWA Service Viii Powered by ChatGPT API」です。この製品は高度なAI技術を活用し、必要な情報を迅速かつ的確に取得できます。

また製品データなど、表形式の構造化データから欲しい情報を絞り込むのに最適なのは「CAIWA Service CoReDA」です。この製品は構造化データに特化した検索機能を備えており、膨大な情報を効率的に活用できます。以下、この2つの製品について機能と特徴を解説していきます。

RAGを活用したチャットボットCAIWA Service Viii Powered by ChatGPT API

CAIWA Service Viii Powered by ChatGPT APIは、イクシーズラボが提供するRAG型チャットボットソリューションです。このサービスは、OpenAI社のChatGPT APIと独自開発のAIエンジン「CAIWA」を組み合わせることで、企業内の多様な情報を効率的に活用し業務効率の向上を支援します。また本製品はChatGPT連携（RAG）により各種ドキュメントから正しい情報を取得、元ファイルも表示されるため資料探しの用途にも活用できます。

CAIWA Service Viii Powered by ChatGPT APIは、主に「ChatGPT応答機能」と「Q&A自動生成機能」を提供します。

ChatGPT応答機能

CAIWA Service ViiiのRAG は、CAIWA（独自開発AI）とChatGPT（生成AI）の回答をチャット画面上で比較できます。この機能は誤情報を提示するリスクがないCAIWAと、広範な対応ができるChatGPTの利点を合わせ、いわば両方の「いいとこどり」を実現した機能です。さらに、回答生成に利用するドキュメントを1つに絞り込むことで、高い回答精度を実現しています。また、チャットボットの回答から生成元ファイルを確認することもできるため、回答のファクトチェックも容易に行えます。CAIWA Service ViiiのRAG は、ハルシネーションによって間違った情報を提示してしまうリスクを軽減する機能や仕組みが整っています。

本機能の事前設定は、生成元ファイル（PDFやPowerPoint、Word、Excel、テキスト、CSV形式のファイル）をアップロードするのみで即時利用が可能です。

Q&A自動生成機能

本製品には、クリック1回の操作でQ&Aを自動生成する機能があります。RAGにアップロードした社内資料などのドキュメントファイルから生成されるQ&Aは、独自開発AIの知識データとして活用されます。

質問と回答例

修理手順を確認する

例えば、製造工場で新人作業員が基本的な作業手順を確認したい場合などで、膨大なマニュアルの中から必要な情報を探す手間を省くことができます。これにより、作業に集中しやすくなり、効率的に業務を進めることが可能です。
元データの例：「メンテナンスマニュアル」や「作業手順書」など

ベテラン社員のもつ知識を共有

例えば、マニュアルに載っていないイレギュラーな状況や、ベテラン担当者に聞かなければ解決できないような問題が発生した場合でも、過去の対処法やコツをすぐにまとめて提示してくれます。これにより、作業が滞ることなく効率が向上するだけでなく、ノウハウの継承にもつながります。
元データの例：「作業報告書」や「問い合わせ対応履歴」など

チャット型データベース検索AIシステム　CAIWA Service CoReDA

CAIWA Service CoReDAは、表形式のデータベースを活用し、対話形式で情報を取得できるチャット型データベース検索システムです。AIを活用した高度な検索機能を備えており、商品データベースやパーツ関連のデータベースから正確かつ迅速に必要な情報を得ることが可能です。

CoReDAはアイテム数や属性数が多い商品データを取り込むだけで、ユーザーに最適な製品を絞り込むためのシナリオや、製品ごとのQ&Aを自動生成します。Q&Aの自動生成には大量の学習データや複雑なシナリオ構築を必要とせず、簡単な初期設定のみでAIチャットボットの運用を開始できます。

またCoReDAは、3つの高度な検索機能を実装しています。

情報の絞り込み（スロットフィル）

スロットフィルは、ユーザーが必要な情報を対話形式で簡単に絞り込める機能です。ユーザーとのやり取りを通じて「スロット」と呼ばれる情報項目を埋める（フィル）ことで、必要な情報を効率的に特定します。

たとえば、「発売日はいつですか？」「サイズは？」といったチャットボットからの質問に答えることで、「発売日」「サイズ」といった情報（スロット）が順番に埋められていきます。チャットボットはユーザーの回答を元に条件を絞り込み、最適な情報を提示します。

特徴は、固定されたシナリオではなく、ユーザーの回答に応じてチャットボットからの次の質問がリアルタイムに調整される点です。これによってユーザーは複雑な条件に迷うことなく、対話を進めるだけで目的の情報にたどり着けます。

情報深掘り（ターゲットディグ）

ターゲットディグは、特定の対象（ターゲット）について詳しく掘り下げる（ディグ）ことができる機能です。一度調べたい対象を指定すれば、「代替品はある？」「価格は？」というように、次々と質問を重ねて詳細な情報を得ることができます。

従来の一問一答型チャットボットでは、同じ対象について複数の質問をする場合、毎回「〇〇の価格は？」「〇〇の代替品は？」というように対象名を含めて質問する必要がありました。しかし、ターゲットディグでは、一度対象が指定されると、その後は対象名を繰り返し入力する必要がありません。また、別の対象について調べたくなった場合も、新しい対象名を指定するだけで自動的に対象が切り替わります。このように対象名の入力の手間が省けることで、スムーズに疑問点を掘り下げ、効率的に理解を深めることができます。

さらに、システムの実装面でも利点があります。一問一答型チャットボットでは、知識データとして対象ごとに質問と回答のセットを用意する必要がありますが、ターゲットディグは商品データベースなどの表形式データさえあれば簡単に手間なく実装できます。

サジェスト（入力補助）

質問を2文字以上入力すると、その文字を含む文字列の候補が表示されます。サジェストは表記の揺れを防止し、同時に入力の手間も省く機能です。

CAIWA Service CoReDA　活用イメージ

上の画像は、CoReDAを活用して製品パーツを効率的に絞り込み、さらに絞り込んだ製品に関する詳細情報を取得するプロセスを示したものです。

スロットフィルでは、AIチャットボットが段階的に質問を投げかけ、それに回答することで、ユーザーのニーズに最適なパーツが提案されています。この質問や候補の項目は、ユーザーの回答に応じて動的に変化するため、絞り込むための複雑な条件を自分で考える必要がありません。これにより、専門知識がなくても簡単に目的のパーツにたどり着くことができます。

さらに、絞り込まれたパーツに対して追加の質問をしています。この例では、在庫がなかったため代替品があるか確認し提示された代替品についての詳細を取得しています。これがターゲットディグです。このように、ターゲットディグの手法を取り入れることで、単なる絞り込みにとどまらず、特定の製品の詳細情報を効率よく取得できます。

導入後の効果

CAIWA Service Viii Powered by ChatGPT APIおよびCAIWA Service CoReDAの導入後には、以下のような効果が期待できます。

保守・品質管理の向上

• 検索効率の向上

過去の不具合事例や修理パーツの検索がしやすくなることで、迅速な修理対応が可能となり修理時間の短縮につながります。

• 品質の均一化

品質管理のベストプラクティスなど、統一された情報を共有できるため品質のばらつきを抑えられます。

• 製造の効率と精度向上

情報の偏向によるミスやエラー、手戻りが減り、製造の効率と精度が上がります。

技術伝承の促進と属人化の解消

情報を一元化し共有することで、ベテランや限られた人しかもっていなかった技術やノウハウを部門全体で活用できます。また、ベテランの退職や主要メンバーの休暇や産休による影響を最小限に抑える効果もあります。

イノベーションの促進

製造部門だけでなく、営業部門やカスタマーサポート部門とも顧客からのフィードバックや市場動向に関する情報を共有できるため、新製品や新機能のアイデア創出につながります。

製品関連情報の取得効率改善

AIチャットボットを活用すれば、最新の製品情報を素早く、効率的に取得できるようになります。多種多様な製品の仕様や互換性などの詳細情報も、情報の一元化により正確なものが提供されます。また製造部門だけでなく、カスタマーサポート部門に活用範囲を拡げれば、製品関連の問い合わせに関わる対応の負荷も軽減できます。

まとめ

製造メーカーでは、情報検索の効率化と属人化の解消が大きな課題となっています。膨大な修理データやパーツ情報、最新のマニュアルを迅速に検索して活用するには、高度な検索技術をもつRAG（検索拡張生成）を活用したAIソリューションが有効です。また、CAIWA Service CoReDAは構造化されたデータの効率的な検索を実現し、業務の生産性向上に寄与します。これらのAIチャットボットを活用すれば、情報共有と技術伝承が促進され、製造現場の効率化と品質向上が実現できることでしょう。