制作範囲
①情報の見つけにくさ
・業務に必要な情報が膨大で構造も複雑化しており、目的の情報にたどり着くのが難しいケースが多く見られた。
②キーワード検索の精度不足
・キーワード検索の精度が低く、完全一致させないとページがヒットしないことがあり、自分で調べることを諦めてしまう事例が発生していた。
③バックオフィスへの対応負荷増大
・従業員が必要な情報を見つけられないため、同じような質問が繰り返し寄せられ、バックオフィス担当者の対応工数が増大していた。
①AIチャットボットの導入
・Slack上でチャットボットにメンションを付けて質問するだけで、社内ドキュメントに基づいた正確な回答を即座に得られる仕組みを構築した。
②RAG技術の活用
・生成AIに社内ポータルのドキュメントを参照させるRAG（検索拡張生成）の仕組みを採用することで、社内情報に基づく正確で信頼性の高い回答を可能にした。
③精度向上のための工夫
・クエリ拡張：ユーザーの入力クエリを元に、生成AIを用いて3つの異なるバリエーションに自動展開し、検索漏れを防いだ。
・ベクトル検索の導入：ドキュメントデータベースの検索精度を高めるため、意味的に近い情報を抽出できるベクトル検索技術を導入した。
・拡張データの改善：ドキュメントの構造最適化や、誤った応答を誘発する可能性のあるドキュメント（例：改訂履歴情報）の削除を行った。
注文書から受注台帳への転記作業の自動化、事務作業のミス（誤記・入力漏れ）と作業時間の大幅削減。
見積書と発注書の照合・チェック作業の自動化、作成ミス（誤記・入力漏れ）の防止と業務効率の向上。
車両に取り付けた通信型ドライブレコーダーで計測される走行情報を収集・蓄積し、ドライバーの運転評価・診断や、事故発生時の詳細情報を提供。
各デバイスの情報をリアルタイムで収集・分析し、センター側から蓄電・発電操作を遠隔で制御することが可能。
オンプレミスサーバーで運用していた2種類のデータ分析基盤システムを、既存データを含む全機能とともにAWS上に移行。
