製造業の品質管理報告書作成をAIで効率化！月間100時間の削減に成功
製造業
51-100名
AI導入の結果、品質管理報告書作成にかかる時間は劇的に短縮されました。月間約80時間かかっていた作業が、約10時間にまで削減され、約87.5%の時間短縮を実現しました。これにより、品質管理担当者は報告書作成業務から解放され、製品の品質改善活動や工程の最適化、新しい検査手法の導入といった、より付加価値の高い業務に時間を充てられるようになりました。また、AIによる客観的なデータ分析と提案により、品質問題への対応スピードが向上し、不良率が前期比で5%改善。属人化の解消にも繋がり、組織全体の品質管理体制が強化されました。
課題
精密機械部品を製造する「株式会社精密部品製作所」では、製品の品質管理報告書作成に多くの時間と労力を費やしていました。毎日数百点に及ぶ検査データを手作業で集計し、Excelに転記、その後定型フォーマットに沿って文章化する作業は、品質管理担当者3名がかりで週に約20時間、月に約80時間を要していました。特に、異常値の特定やその原因分析、改善提案の記述には専門知識と経験が必要で、属人化も課題となっていました。これにより、本来注力すべき品質改善活動や生産性向上への時間が圧迫されていました。
ソリューション
この課題に対し、弊社はAIを活用した報告書作成の自動化を提案しました。具体的には、まず検査機器から出力されるCSVデータを「Zapier」で自動的に収集し、「Airtable AI」に連携。Airtable AIの自動化機能とAIアシスタントを活用し、異常値の検出、傾向分析、さらには過去の事例や社内ナレッジベースを参照した原因分析の初案と改善提案の骨子を自動生成するように設定しました。最終的な報告書のドラフト作成には「Claude 3.5 Sonnet」を導入し、Airtable AIで生成された情報を基に、簡潔かつ専門的な品質管理報告書を自動生成。これにより、担当者はAIが作成したドラフトの最終確認と微調整のみに集中できるようになりました。