適用例
製品不具合情報の重大度の判定【テキスト分類】
日々市場からフィードバックされる膨大な製品に関する不具合情報の重大度判定を支援。品質改善に向けた取り組みを加速させます。
- 課題
- 解決
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課題
- 不具合情報が膨大で担当者の負担が大きい
- 担当者のスキルによって判定結果にバラつきが発生
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解決
- 判定業務を省力化し、工数を大幅に削減
- 判定品質の平準化を実現
- 教師データの更新により運用しながら判定精度を向上
保険営業窓口に寄せられた苦情の分類【テキスト分類】
お客様から寄せられた苦情の文章から、AIが苦情の分類カテゴリーを高精度に判定します。
- 課題
- 解決
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課題
- 件数が多いうえ、内容を理解して判断するために時間がかかる
- 所定基準があっても、内容が複雑なために担当者の判定にバラつきが生じる
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解決
- ベテラン職員の暗黙知を学習したAIが、分類の作業工数を大幅に削減
- AIが苦情の内容に応じて文書を的確に振り分け、分類精度の均一化を支援
ソフトウェア開発におけるバグ原因の分類【テキスト分類】
ソフトウェア開発において、大量のバグ票の文章から原因をコードごとに分類。問題の早期発見を支援します。
- 課題
- 解決
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課題
- 担当者のスキルによって原因コードの分類結果にバラつきが発生
- バグ票が大量のため分類に時間がかかる
- バグ票が大量のためチェックに抜け漏れがある
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解決
- AIにより分類精度の均一化を実現
- 品質の分析業務の工数を大幅に削減
- 課題の早期発見により製品の品質が向上
製造業における設計レビューの自動化【関連テキスト検索】
AIが新規の設計内容、設計の変更内容に対する指摘事項を過去事例から洗い出し、有識者に代わってレコメンドします。
- 課題
- 解決
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課題
- 過去の事例データを活用する仕組みがないので、時間と工数がかかる
- 有識者に負担が集中する一方で、後継者を育てられていない
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解決
- 有識者の過去事例を学習したAIが、有識者に代わって設計レビューを実行
- 設計者が変更内容を入力すると、過去事例から指摘事項を検索して自動で関連度順に表示
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