株式会社Co-Labo AI（東京都中央区）は2026年9月28日、製造業の故障・不具合対応をAIで効率化する活用モデルを公開しました。モデルケースでは、1件あたり20分かかる過去事例の検索・整理作業が5分に短縮できる想定で、工数を75%削減できると試算しています。
同社のモデルは、過去の故障・不具合事例（事象、製品・品番、原因、対応内容など）をデータベース化し、新規問い合わせ時にAIが類似事例検索と原因候補の抽出を支援します。さらに、顧客への回答案作成や対応結果の蓄積までを一連で扱う設計です。必要に応じて製品画像を使い、不具合箇所や種類の判定など画像解析も組み合わせます。
背景には、過去事例がExcelや個別ファイルに分散して調査に時間がかかることや、原因特定が担当者の経験に依存して属人化しやすい課題があります。月100件の問い合わせを想定した試算では、月間工数が約33時間から約8時間へ減り、月約25時間、年間約300時間の削減余地があるとしています（いずれもモデルケースの試算で、実際の効果は業務やデータ状況で変動）。
今後は、問い合わせ対応の知見を継続的に蓄積してAIで再利用し、原因特定の迅速化、対応品質の平準化、属人化の解消につなげる方針です。
【イベント情報】
イベント名：AI博覧会 Fukuoka 2026
会期：2026年9月30日（水）〜10月1日（木）
会場：博多国際展示場＆カンファレンスセンター
講演：2026年10月1日（木）11:00〜11:40／A会場／代表取締役CEO 大塚空来
詳細URL：https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai/fukuoka-2026
AI生成記事のため誤りを含む場合があります
SOURCE
PRTIMES
株式会社Co-Labo AI、製造業における故障・不具合対応のAI活用モデルを公開｜検索・整理工 数75%削減を試算
