AI（人工知能）活用により、機器の保守サポート業務のプロセスDXを強化

AI活用①　情報検索型AIボットの運用開始


CEとTSEが効率的に連携をするため、CEからの問い合わせ手段を電話からMicrosoft TeamsやMicrosoft Power Platformを活用した方法に移行。
さらに、現場CEが問い合わせ内容をシステムに入力すると、情報検索型AIボットがサービスマニュアルや過去の修復事例などの情報を検索し、メンテナンス事例等を一次回答として現場CEに自動返信する仕組みを構築。
TSEに代わり、情報検索型AIボットが情報検索をアシストすることで、CEへの一次回答にかかる時間を短縮するとともにＴＳＥの業務負荷を低減。
電話の折り返し対応やTSE間の情報共有といった付帯業務の煩雑さも解消し、効率的な対応を実現。TSEは難易度の高い障害の解決サポート業務により集中できる環境づくりを進めた。


AI活用②　質問応答型AI チャットボットの検証開始


リコーが独自開発した大規模言語モデル（LLM）に、サービスマニュアルや修復事例などを学習させて、リコーが行う保守サポート業務向けにカスタマイズした質問応答型AI チャットボット「保守ドメイン適応モデル」を開発し、検証を開始。
業種や業務ごとに使用されている専門用語など、ビジネスドメイン固有の表現や語彙に適応するためのドメイン適応技術(Domain-Adaptive Pretraining：DAPT)を活用することで、リコー製品の特徴や保守用語の知識を獲得。例えば「ジャム」を食べ物ではなく、紙詰まりと認識するなど、CEからの問合せ内容を理解し、回答を自動で生成。


ドメイン適応の効果*2

[画像1]https://digitalpr.jp/table_img/2160/84825/84825_web_1.png


学習データの品質がモデル性能に寄与するため、不要タグの削除や文字数フィルタの適用などのデータクレンジングを工夫し学習させることで性能改善を実現。
また、ハルシネーション*3への対応として「検疫」機能を付加する予定。「言い回しがもっともらしい回答」ではなく、「確かな情報源からの回答」であることを独自のアルゴリズムで判定。より信頼性の高い回答を実現することで、実際の業務活用での実効性を向上。


　*1 リコーグループで社内推進しているDXの取り組み。プロセスの一部ではなく全体を、デジタルとデータを活用して変革すること。
　*2　両モデルともリコーが開発したLLMを使用。保守サポート業務における専門用語を理解しているか検証を行った際の出力結果を比較。実際のCEの問い合わせ内容とは異なります。
　*3　生成AIなど人工知能が事実に基づかない情報を自ら生成する現象のことで、あたかもAIが幻覚を見ているかのように、もっともらしい嘘（事実とは異なる内容）をつくこと。