株式会社Co-Labo AI、製造業における故障・不具合対応のAI活用モデルを公開｜検索・整理工数75%削減を試算
株式会社Co-Labo AI
～類似事例検索から原因候補提示までをAIが支援～
株式会社Co-Labo AI（以下、Co-Labo AI）は、自動車関連をはじめとする製造業向けに、故障・不具合対応をAIで効率化するソリューションを提供しています。
過去の故障・不具合事例をデータベース化し、新たな問い合わせに対してAIが類似事例や原因候補を提示。製品・品番情報などと照らし合わせながら、原因特定から顧客への回答作成までを支援します。
■ このような課題を抱える企業様
・顧客からの故障・不具合に対する原因特定が、担当者の経験や知識に依存している
・過去の故障・不具合事例がExcelや個別ファイルに分散し、十分に活用できていない
・過去事例を探すために、複数のファイルやシステムを横断して確認する必要がある
・代理店や外部委託先など、複数の関係者に情報が分散している
・過去の対応で得られた知見を、新たな問い合わせに十分に活かせていない
・原因特定から顧客への回答までに時間がかかっている
■ Co-Labo AIが実施すること
過去の故障・不具合事例について、発生した事象、製品・品番、原因、対応内容などの情報を整理し、AIが検索・参照できるデータベースを構築します。
新たな問い合わせが発生すると、AIが類似事例から原因候補を抽出し、製品・品番情報などと照らし合わせながら検証を支援します。
必要に応じて、顧客への回答文作成や、製品画像を用いた不具合箇所・種類の判定など、画像解析を組み合わせた業務効率化にも対応します。
■ モデルケースによる試算
たとえば、月100件の故障・不具合に関する問い合わせがあり、過去事例の検索や原因候補の整理に1件あたり20分かかっているケースを想定します。
AIの活用によって、この作業を1件あたり5分まで短縮できた場合、原因候補の検索・整理にかかる工数を75％削減できます。
月100件の場合、月間工数は約33時間から約8時間となり、月約25時間、年間約300時間の削減余地があります。
※上記は業務効率化のイメージを示すためのモデルケースです。実際の導入効果は、対象業務、保有データ、運用方法等によって異なります。
[画像:
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製造業では、製品の故障や不具合が発生した際、過去の問い合わせ履歴や製品・品番情報などを確認しながら原因を特定する必要があります。
一方で、過去事例がExcelや個別ファイルに分散している場合、必要な情報を探すために複数の資料を確認しなければならず、調査に時間がかかります。
また、過去の対応経緯を知る担当者が限られている場合には、原因特定が特定のベテラン社員に依存し、業務の属人化につながります。
代理店や外部委託先を介して顧客対応を行っている場合には、必要な情報が社内外に分散し、過去の対応で得られた知見を組織として活用しにくいことも課題です。
Co-Labo AIでは、過去の故障・不具合事例を整理し、AIが検索・参照できるデータベースを構築します。
新たな問い合わせが発生すると、AIが問い合わせ内容をもとに類似事例を検索し、関連性の高い事例や原因候補を担当者に提示します。
さらに、製品・品番情報や関連データと照らし合わせることで、候補となった原因が今回のケースにも当てはまるかを確認する工程を支援します。
これにより、担当者が複数のExcelファイルや過去資料を一つずつ確認する負担を減らし、原因の検証や顧客対応など、より判断が必要な業務に集中できる状態を目指します。
Co-Labo AIでは、過去事例の検索だけでなく、
問い合わせ内容の確認
→ 類似事例の検索
→ 原因候補の抽出
→ 製品・品番情報との照合
→ 原因の検証
→ 顧客への回答案作成
→ 対応結果の蓄積
といった一連の業務フローを、企業ごとの業務に合わせて設計します。
また、製品画像から不具合の種類や発生箇所を判定するなど、画像解析との組み合わせにも対応可能です。
AI活用に必要なデータが十分に整理されていない場合でも、支援可能です。
既存データの整理だけでなく、今後どの情報をどの形式で蓄積するか、代理店や外部委託先からどのように情報を回収するかといった、データ収集・運用の仕組みづくりから設計します。
エンジニア出身の代表・メンバーが、業務整理やデータ設計といった上流工程から入り、AI開発・実装まで一貫して支援します。
問い合わせ内容や原因、検証結果、対応内容を継続的に蓄積することで、一件一件の対応そのものを、次の問い合わせに活用できるデータへ変えていくことができます。
担当者個人の経験や記憶に依存していた知識を企業の知見として蓄積し、AIで活用できる状態にすることで、原因特定の迅速化だけでなく、対応品質の平準化や属人化の解消にもつながります。
Co-Labo AIは、製造業の現場に蓄積されてきた知見とAIを組み合わせ、故障・不具合対応の効率化・高度化を支援してまいります。
Co-Labo AIは、2026年9月30日（水）・10月1日（木）に開催される「AI博覧会 Fukuoka 2026」に、ゴールドスポンサーとして出展します。
会場では、製造業をはじめとする企業向けのAI導入・AIエージェント開発に関する取り組みをご紹介します。
また、10月1日（木）11:00～11:40には、代表取締役CEO 大塚空来がA会場に登壇します。
テーマ：
「生成AIでどこまで内製する？～業務のAI転換率で引く境界線～」
日時：
2026年10月1日（木）11:00～11:40
会場：
A会場
本講演では、業務の何％をAIに置き換えられているかを捉える「AI転換率」を軸に、AI活用の4つのステップや、「自社で内製すべき領域」と「外部に任せる領域」を判断するための考え方を、AIエージェント活用の実例とともに紹介します。
名称：AI博覧会 Fukuoka 2026
会期：2026年9月30日（水）～10月1日（木）
会場：博多国際展示場＆カンファレンスセンター
展示会にご来場予定の方は、ぜひCo-Labo AIのブースおよび講演へお立ち寄りください。
https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai/fukuoka-2026/
AI導入やAIエージェント開発に関するご相談はこちら。
https://www.colabo-ai.com/contactプレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
