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大手建設機械メーカー

現場のトラブルシューティングを、音声AIとの対話で解決

海外展開している機械メーカー

現場でのトラブルシューティングを、音声AIとの対話で解決できるシステムです。機種と言語に応じた技術情報をAIが引き当て、話しかけるだけで答えが返ります。

業務の流れ

AIが担う人が担う
導入前
  1. 現場でトラブル発生
  2. 事務所へ戻る
  3. 手袋を外して端末を操作
  4. 機種の資料を探す
  5. 対処する
導入後
  1. 現場でトラブル発生
  2. その場で話しかける
  3. 機種・言語から該当情報を特定
  4. 音声で手順を返す
  5. 対処する

「事務所へ戻る」「手袋を外す」の2工程が消えました。現場は手がふさがっているという前提から設計しています。

課題

  • 現場でトラブルが起きたとき、対処法を調べるために事務所へ戻る必要があった
  • 手袋を外してスマートフォンを操作しないと調べられず、その手間が現場の負担になっていた
  • 機種ごとに技術資料が大量にあり、必要なものへ辿り着くまでに時間がかかっていた
  • 対応言語が多く、言語ごとに資料の探し方が揃っていなかった

打ち手

  1. 1

    話しかけるだけで答えが返る形にした

    画面を操作せず、音声での対話でトラブルシューティングを進められるようにしました。手袋を外す・事務所へ戻るという手間をなくすことが目的です。

  2. 2

    機種と言語を引き継いで絞り込む

    既存の顧客向けポータルから、利用者が見ていた機種と言語を引き継いで起動し、その条件で絞り込んだ状態から始められるようにしています。

  3. 3

    検索は提供元のAPIを使う

    ファイルを直接参照するのではなく、提供元が用意した検索の仕組みを経由する構成にし、資料の更新に追従できるようにしています。

  4. 4

    多言語の表示・読み上げ品質を確保

    言語ごとのフォントと音声を検証し、どの言語でも破綻せずに使える状態を作っています。

設計上の要点

  • 現場は手がふさがっているという前提から設計した。画面操作を前提にすると、結局は使われない
  • 既存システムの利用者体験を変えないことを前提に、遷移と認証の設計を先に固めた
  • 検索が期待どおりに効かないケースを実データで洗い出し、参照方法そのものを見直した

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