エージェント検索 活用シナリオ|生産技術部門
ラインの立ち上げは、
過去の記録が決め手になる。
ヒヤリハット検索デモ / 日報の一行から、過去6年の記録をたどる
このデモの主人公
セイワ工機株式会社 生産本部 生産技術部 第2グループ
立花 奈緒 マネージャー
場面設定
担当は AL-2ライン。量産開始まで、あと1か月。
量産開始まで
あと1か月
11月2日 量産開始/いまは試作流動中
立花さんは毎朝、製造部や関連部署の
前日の日報に目を通します。
トラブルの予兆を、見落とさないためです。
記録の置き場所
確かめたい記録は、3つの場所に分かれている。
? どこに、何があるか。
移ってきたばかりの立花さんには、分かりません。
エージェント検索とは
答えが出るまで、検索を自分でくり返す。
目的(困っていること)を伝える
根拠の文書を示しながら、回答
探す言葉は、AIが考えます。
検索して、結果を読み、足りなければ言葉を変えてもう一度。この繰り返しを、AIが自分で行います。
エージェント検索の画面 1回目の指示
昨日の日報から、確認することを挙げてもらう。
エージェント検索 実際の画面イメージ(再現)
+ 新しいチャットを開始する
会話履歴 探す範囲
フォルダ指定
∨✓01_ファイルサーバー(製造部 共有)
∨✓製造部 > 組立課
∨✓01_日報 (30)
›✓2026年度 > 09月 > 20260914
取得元
✓ファイルサーバー (30)
何でも聞いてください
 エージェントモード モデル ▾推論の努力 高 ▾ ➤
フォルダ指定
昨日の日報が入ったフォルダだけに絞ります。
書き方
キーワードではなく、確認したいことをそのまま書きます。
送信
昨日の日報は、30件。
エージェント検索の画面 1回目の回答
確認したい記載が、5件。
エージェント検索 実際の画面イメージ(再現)
昨日の日報の中から、生産技術として確認したほうがよさそうな記載を見つけて、理由とあわせて挙げてください。
処理の経過 4
日報30件を読み、確認が必要な記載を抽出して優先順位をつけました
確認したほうがよい記載 5件
30件 → 5件
読む順番まで並べ替えて返します。
理由つき
なぜ確認すべきかが、1行で添えられます。
最優先
まず、この1件を見ます。
AL-2ライン 締結工程の日報 気づき・申し送り欄
「リワークでワークを一度治具から外して入れ直すと、
3本しか締めていないのに完了ランプが点いた気がする」
締結工程 ハウジング/ブラケット締結(M5 × 4本)
ブラケット/ハウジング
未締め
ナットランナ
締付管理ユニットの表示
本数カウンタ
4 / 4 完了
完了ランプ 点灯
実際に締まっているのは 3本
本数が合っていないのに、完了と判定される
実際に締まっているのは 3本。
それでも「完了」と判定されます。
不良は、1件も出ていません。
だから不具合報告も起票されず、
品質データのどこにも残りません。
エージェント検索の画面 2回目の指示
この1件を、さらに調べる。
エージェント検索の画面 処理の経過
必要な情報がそろうまで、検索をくり返す。
エージェント検索 実際の画面イメージ(再現)
 エージェントモード モデル ▾推論の努力 高 ▾ ➤
処理の経過 1ファイルサーバー・SharePoint Online・Box を横断して検索しています
書き方
起きたこと・調べたい範囲・してほしいことを、そのまま書きます。
7回
1回で終わらず、足りなければもう一度。
対象を広げる
不具合報告で空振りし、ヒヤリハット報告へ。
エージェント検索の画面 2回目の回答
同じ構造の事象が、6年間で9件。
エージェント検索 実際の画面イメージ(再現)
処理の経過 7
6種類の文書群を横断し、関連する20件の文書を特定しました
同じ構造の事例が 2018年以降、両拠点で9件 報告されています。いずれも工程内で発見されており、社内不良・客先流出には至っていません。
不具合報告やQCデータには痕跡が残らず、ヒヤリハット報告にしか記録がないタイプの事象です。
1. 見つかった過去事例(9件)
4. 原因候補(1つに断定できません)
5. 現地確認チェックリスト(5項目)
9件
2つの工場・6年分を1つの表に。
断定しない
原因候補を4系統に整理します。
次の一手
現地で確認する項目まで落とします。
わかったこと
対策は第二工場だけで終わっていた。
回答の根拠と、成果物
どの文書から答えたかが、そのまま残る。
エージェント検索 実際の画面イメージ(再現)
【出典】
調査報告書を作成しました
全6ページ/生産技術部 第2グループ/文書番号 RPT-PE-2026-014
参照した20件は、文書番号・日付・表題を一覧にして巻末に添付
回答候補のファイル一覧
□ すべて選択
出典
答えの根拠が、文書名で示されます。
確かめられる
原本を開いて、人が確認できます。
報告書
Word にまとめるところまで、続けて頼めます。
見つけるのは、AI。
決めるのは、人。
新しくデータを集める必要はありません。
すでにある文書を、探せる状態にするだけです。
※ エージェント検索のご利用には、LLMを利用できる環境が必要です / ナレーション:AI音声合成 (Google Gemini TTS)
※ 登場する企業・製品・文書・人名はすべて架空です
Brains Technology
モニターの壁の前に立つビジネスパーソンとAIエージェント

日本企業に劇的な生産性向上を

AIエージェントとナレッジ活用により
イノベーションが起きる組織へ変革

デモを見る
0:00 / 0:00
▶ クリックして再生
音声が出ますのでご注意ください
字幕と音声は下のボタンでON/OFFができます