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CLAVI MINING
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導入事例 01|自動車部品メーカー A社(プライム上場)

熟練工の「暗黙知」を、現場全員の知恵に。

月850件のベテラン依存問い合わせを、AIで62%削減した現場改革

業種

自動車部品製造

導入対象

製造ライン現場

(生産技術・品質保証・保全を含む)

導入期間

PoC 6週間 → 1拠点先行展開 3ヶ月 → 全拠点展開 6ヶ月

A clean, modern factory floor with robotic arms and industrial equipment

BACKGROUND

技術継承は経営レベルの最重要課題となっていた。

A社では、50代後半の熟練工が今後5年間で全体の約35%退職する見込みとなっており、技術継承は経営レベルの最重要課題となっていた。一方で、現場マネージャーの立場では「AIの誤回答で重大事故を起こしたら、自分たちが責任を取ることになる」という強い懸念があり、生成AIの本格導入は何度も見送られてきた。CLAVI Miningの特許取得済みハルシネーション防止技術と、製造現場に特化した設計が、この膠着状態を打開した。

CHALLENGE

導入前の課題

A社の製造現場では、3つの課題が複合的に絡み合っていた。

01

トラブル対応のベテラン依存

設備異常が発生するたびに、特定の熟練工数名に問い合わせが集中していた。該当メンバーの退勤後や休日には対応が遅れ、月平均28件の夜間緊急コールが発生。本来休むべき熟練工が呼び戻されることも常態化していた。

02

過去記録の分散

トラブル対処記録は、紙の報告書、個別のExcelファイル、担当者個人のPC内メモなどに散在し、検索には平均30分以上を要していた。結果として、同じ原因によるトラブルが年に数回繰り返される「再発ループ」が常態化していた。

03

若手からの質問集中

新人が一人前になるまでに平均18ヶ月を要しており、その間、ラインリーダーには月850件以上の基本的な質問が寄せられていた。リーダーの管理業務・改善活動の時間が慢性的に削られ、改善テーマが溜まっていく一方であった。

生成AIの検討自体は2年前から行っていたが、汎用チャットサービスを試した際に「似た設備の手順」を混同して回答するケースがあり、現場主任から「これで作業指示を出せと言われても怖くて使えない」と強い拒否反応があった。

WHY CLAVI MINING

選定理由

複数の候補を比較検討した結果、CLAVI Miningを選定した決め手は次の4点であった。

01

第一に、特許取得済みのハルシネーション防止技術(特許第7691787号)である。

多層フィードバック制御とファクトチェック・ポリシーエンジンにより、社内ナレッジに存在しない情報をAIが「作り出す」ことを根本から抑止する設計が、現場責任者が最も恐れていた「AIの嘘による業務事故」リスクを定量的に下げられる点が決定打となった。

02

第二に、製造現場に特化したプロダクト設計である。

開発元のリョーワは製造現場支援30年の実績を持ち、設備マニュアル・対処記録・紙スキャンPDFなど、製造業特有の情報資産をそのままAIが学習できる点が他サービスとの差別化要素であった。

03

第三に、透明性ログと監査対応機能である。

すべての応答に対して「どの社内文書のどの記述を根拠にしたか」が可視化されるため、品質マネジメント規格(IATF 16949)や内部監査への説明責任を果たせる。

04

第四に、オンプレミス展開への対応である。

設計情報・加工条件・取引先情報が含まれるため、クラウド型では経営会議を通せなかったが、CLAVI Miningはオンプレ構成を選択可能であり、情報システム部門との協議も短期間で合意に至った。

IMPACT

導入後の効果(6ヶ月経過時点)

1拠点先行展開から6ヶ月時点で、以下の数値改善が確認された。

01
改善

問い合わせ削減

62%
月850件月320件

ラインリーダーへの質問件数は月850件から月320件に減少(62%削減)。リーダーは「1日の半分以上をQ&A対応に費やしていたが、改善活動に2〜3時間確保できるようになった」と評価。

02
改善

トラブル対応時間

73%
45分12分

設備異常発生から復旧までの平均時間は45分から12分に短縮(73%短縮)。過去の類似事例をAIが即座に提示することで、原因特定の試行錯誤が大幅に減少した。

03
改善

新人育成期間

50%
18ヶ月9ヶ月

独り立ちまでの期間は平均18ヶ月から9ヶ月に短縮(50%短縮)。新人が「先輩に聞きづらい基本的な質問」をAIに直接聞けるようになったことが大きい。

04
改善

夜勤緊急コール

79%
月28件月6件

夜勤時間帯の熟練工への緊急呼び出しは月28件から6件に減少(79%削減)。「熟練工が安心して休める」という副次効果があり、離職意向を持っていたベテラン2名が翻意した。

05
改善

ナレッジ継承実感

89%
23%89%

匿名アンケートで「自分のノウハウが組織に残ると感じる」と回答した熟練工は、導入前の23%から導入後89%に上昇。退職予定者からの「最後の1年でノウハウを残したい」という申し出が増えた。

現場マネージャー(工場次長)のコメント

導入への不安が、現場の信頼へ変わった。

「AIの誤回答リスクが怖くて導入に踏み切れなかったが、特許技術による精度と、根拠となる社内文書がその場で提示される透明性が大きな安心材料になった。

今では現場の若手から『CLAVIに聞けば分かる』という声が自然と出てくるようになった。

次は他拠点への横展開と、取引先の品質監査対応への活用を検討している。」

MANAGER COMMENT

現場マネージャー(工場次長)

Factory Manager

※本記事は一般的な導入イメージを示すための構成例であり、登場する企業名・数値は架空のものです。実際の効果はお客様の環境・運用条件により異なります。