事例の概要
| 企業 | 日機装株式会社 |
|---|---|
| 地域 | 日本 |
| 業種 | 機械 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | 生成AI・ナレッジ |
| 使われた技術 | kintoneとAS/400（基幹システム）の連携と、AIによる案件・日報・技術標準の分析 |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
産業機械メーカーでは、案件の経緯、サービス担当者の日報、技術標準といった情報が文章で記録され、システムごとに分かれて保管されていることが多くあります。過去の不具合対応や類似案件を探すのに時間がかかり、知見が担当者個人にとどまりやすいという課題があります。
日機装は、業務アプリ基盤のkintoneと、長年使ってきた基幹システムのAS/400を連携させ、データを一か所で扱えるようにしました。そのうえで、AIを使って案件・日報・技術標準を分析しています。MONOistが2026年9月に報じています。
報道によれば、受注は約1.5倍になり、年間23,467時間の業務時間を削減しました。どの業務の時間がどれだけ減ったのか、受注増のうちどこまでがこの取り組みの効果なのかは、報道からは切り分けられません。
古い基幹システムを入れ替えずに、周辺の業務アプリと連携させてデータを取り出した点が、この事例の実務上の要点です。サービス報告や日報のような文章の記録は、生成AIで検索・要約できるようにすると、過去の対応をすぐに引き出せるようになります。
この事例から読み取れること
- 基幹システムを置き換えずに周辺アプリと連携させてデータを取り出す進め方は、古いシステムを抱える企業でも取り組みやすいと当サイトは見ています
- 受注約1.5倍という成果にはほかの要因も含まれうるため、AIの効果としては削減時間のほうを参照するのが妥当です
- 日報やサービス報告のような文章の記録は、検索・要約の対象として生成AIの効果が出やすい資産です
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
