データの蓄積・活用による意思決定と保全業務における生産性向上

改善してほしいポイント

仕様書・図面などの「添付資料のAI解析」機能
マニュアルや仕様書のPDFなどを添付した際に、AIが自動解析して「不具合発生時の復旧手順」や「原因の推測」をアドバイスしてくれる機能があると嬉しいです。ベテラン頼みになりがちなトラブルシューティングの標準化につながると期待しています。
手書きメモの自動テキスト（OCR）化
現場ではとっさにノートや図面に手書きでメモを残す場面もまだあるので、その写真を撮るだけでテキスト化して履歴として保存できる機能があれば、さらに入力の手間が省け、データ蓄積が進むと感じます。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

保守記録が「分析できるデータ」に変わり、事後保全から予防保全へ
以前は担当者ごとに書き方がバラバラで、データを集計・分析できる状態ではありませんでしたが、入力内容が構造化され、蓄積したデータを分析できるようになりました。傾向を把握して事前に対策を打てるようになり、突発トラブルによる停止リスクを削減できました。
ローカル・紙管理の撤廃で検索時間が短縮
設備資料や保守記録の一部がローカルPCや紙で点在しており、検索に時間を要していました。また「紙にメモして事務所でPC再入力」という無駄な二重作業も発生していました。導入後は情報がクラウドに一元化され、検索の手間が解消されました。現場での直接入力により事務所での再入力作業もなくなりました。
検索性の向上でノウハウが共有され、トラブル対応の属人化を解消
過去の保守記録は探すのが難しく、見返すことも少ないため、対応のスピードや質が担当者の経験値に依存していました。導入後は過去事例がスピーディーに検索できるようになり、ノウハウが共有される環境が整いました。経験の浅いスタッフでも過去の対応履歴を参考に対応が取れるようになり、属人化の解消に近づきました。