AI活用事例データベース
日立パワーソリューションズが、保守知識を共有する生成 AI 環境「Power AI Ground」を構築した。Excel 帳票データの扱いを見直すことで、回答精度を40%から90%へ引き上げた。
風力発電設備から工場の生産ラインまで多岐にわたる設備の保守を、日立グループ製品だけでなく他社製品も対象に行っている。幅広い機器の知識が必要な一方、シニア層が保守作業員の約10%を占めるなど高齢化が進み、ベテランの退職による知識喪失への危機感があった。
社内向けの生成 AI 環境「Power AI Ground(パワグラ)」を構築した。自然言語検索の Amazon Kendra を社内ナレッジベースとし、Amazon Bedrock と組み合わせて RAG を実現。マニュアルや過去の作業指示書・作業報告書を参照させることで、ハルシネーションを抑えた回答を得る。フィールド作業支援、保守マニュアルからの情報検索・集約、教材作成をユースケースに想定した。
開発当初は40%ほどしか精度が出ず、調査の結果 Excel で記述された帳票データをもとにした回答精度が特に低いことが判明した。対処により帳票データでも回答精度を40%から90%へ引き上げた。保守手順文書の作成時に設備マニュアルから引用する工数の削減が見込まれている。
社内文書の形式ごとに精度を測ると原因が特定できる。Excel 帳票のような非文章データは、そのまま投入すると回答精度を大きく下げる。
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