トラブル解決を加速：熟練者のノウハウをデータベース化し、対応品質を標準化

For Various Industries 業界別活用例

01. 製造業（技術サポート・保守サポート）

活用例

複雑な製造装置の突発的なエラーコードに対する一次対応の自動化。

熟練技術者による故障診断ノウハウのデジタル化と作業現場への即時共有。

過去の修理記録に基づいたRAGによるパーツ交換手順のガイダンス。

効果

稼働停止時間の最小化（ダウンタイム削減）。

若手・非熟練技術者のスキルアップスピードの向上。

ベテラン技術者の現場出動回数の削減と業務負荷軽減。

02.金融（システム運用・顧客サポート）

活用例

基幹システムの軽微なエラーや操作手順の問い合わせに対するヘルプデスク業務のAI化。

ベテラン運用担当者のシステム障害復旧手順を記録し、手順書を常に最新化。

複雑な金融商品の規定に関する顧客からの問い合わせ対応を、専門家が介入し対応履歴を知識ベースに追加。

効果

ヘルプデスクの人件費削減と対応品質の均一化。

重大システム障害発生時の復旧時間の短縮（MTTR短縮）。

顧客サポートにおける法令遵守（コンプライアンス）対応の強化。

03.情報通信業（ITトラブル対応・ヘルプデスク）

活用例

非熟練オペレーターによるITインフラ障害やサービス利用トラブル発生時の一次切り分けとRAGによる対処方法の指南。

RAGが提示できない未解決の事象のみを熟練エンジニアへエスカレーションし、対応ログと解決策をナレッジDBへ自動記録。

顧客からのクレームや問い合わせ内容を分析し、マニュアルやFAQの不足箇所を特定し、AIで自動補完。

効果

非熟練者によるトラブル解決率の向上（One-Stop Resolutionの増加）。

熟練エンジニアを高度な業務に集中させ、労働生産性を最大化。

ナレッジDBの鮮度と網羅性を常に維持し、オペレーション品質のばらつきを解消。