背景
外注していた特定施設の保守業務について、LLM を用いてマニュアルの検索性を高め内製化することを検討。現場に合った提案ができる生成AIベンダーを探していた。
提供したソリューション
- 現地視察を通した AI システムにおける制約条件の確認
- RAG 最新技術の調査
- 検索データの収集・加工・構造化
- 本番データを用いた RAG プロトタイプ開発・検証
- Figma 等によるデモ開発で現場の使用感イメージを醸成
- 本開発ロードマップ策定
成果
- 現場業務に合わせた RAG 構築により、外注先が実施していた施設保守業務の大部分を LLM により代替
- 外注先インタビューや社内データの構造化によって、使用頻度の高いデータの検索性が高い RAG システムを構築
- 内製化による人材不足の解決とコスト削減
期間: ロードマップ支援 5ヶ月 → ソリューション開発支援 6ヶ月