エンジニアのスキル差と分散したトラブルシューティング知識
協働ロボットや半導体装置の現場では、エンジニアによってスキルレベルが異なるため、問題解決のスピードや品質にばらつきが生じていました。トラブルシューティングに必要な知識もさまざまな場所に分散しており、その都度手作業で資料を探す必要がありました。また、過去に発生したことのない新たなエラーについては、対応の基準すらなく、対処がさらに困難でした。
意味ベースの検索とカスタム回答を生成するエージェント
ユーザーの質問や入力文書の意味・文脈を反映して高次元ベクトル化する、ユーザー意図分析のプロセスを構築しました。このベクトルをDBに渡し、エラーコードに基づく過去の対応履歴やトラブルシューティングガイドを類似度ベースで検索します。さらに、検索された類似文書をもとに内容を要約し、マルチターン対話形式でユーザーに合わせた回答を自動生成するよう設計しました。
一連の回答フローで確認した発展可能性
反復性が高く構造化しやすいエラーコードを中心としたQ&Aに適用し、単純な検索型の回答にとどまらず、「エラー発生 → 原因候補 → 点検・対処手順の提案」へとつながる一連の回答フローを実現しました。これにより、一貫した意思決定を支援してヒューマンエラーの発生率を低減するとともに、文書処理や顧客サポートを含むプロセス全体の品質と一貫性を向上できる可能性を確認しました。
