生成AIで過去事例の検索時間が半減、日立建機の海外技術サポート改革

まず効いているのは、蓄積の器であるFIRシステム自体には手を入れず、その手前と後ろに生成AIを重ねた切り分けです。検索機能の向上を狙ってシステムをリニューアルしようとすれば、要件定義から開発まで多大な時間とコストがかかり、現場の負担は当面変わりません。データを持つ基盤は据え置き、探し方と答えの作り方だけを差し替えるという判断が、改善までの距離を大きく縮めています。

次に、企画の立て方そのものです。この取り組みは「便利なツールを入れる」ではなく、「経験豊富なベテランスタッフの業務ノウハウをいかに生成AIに落とし込むか」という問いから組み立てられました。推進担当者が中心となってこの視点を貫いたことで、AIの役割が汎用的な文章生成ではなく、熟練者が頭の中で行っていた判断の代替に寄っています。

三つ目は、対応工程を分解して用途を割り当てた設計です。英語の長文を翻訳・要約して状況把握を短縮する、意味を理解する検索で類似事例を引き当てる、集めた事例をもとに回答ドラフトと補足情報を提示する。表現がばらつく自由記述に対してキーワード一致ではなく意味の近さで探す方法を選んだ点は、データを整形し直さずに使えるという意味でも現実的な選択です。