課題だったこと

現場作業後の報告書作成を作業員が手入力で行っており、事務作業の負担が大きくなっていました。記載内容のばらつきや入力漏れも多く、報告品質の安定化が課題となっていました。

Leapnet で生成した
AIエージェントで解決

現場写真や音声メモ、作業内容を入力するだけで、AIが作業内容・部品・工数を自動整理し、所定のテンプレートに沿った報告書を生成。報告書作成時間を約70％削減し、現場負担と報告品質のばらつきを同時に解消します。

課題だったこと

現場ではマニュアルの検索やベテランへの電話確認が必要となり、作業が中断される場面が多く発生していました。経験の差によって作業効率や判断スピードに差が出ていました。

Leapnet で生成した
AIエージェントで解決

設備型番や症状をもとに、AIが関連マニュアルや過去事例を即座に検索し、最適な作業手順と注意点を提示。作業時間を20〜30％削減し、経験に左右されないスムーズな現場対応を実現します。

課題だったこと

点検結果の異常判断をベテラン担当者が担っており、判断基準が属人化していました。人によって判断に差が出ることがあり、対応優先度の判断にも時間がかかっていました。

Leapnet で生成した
AIエージェントで解決

点検データを社内基準や設備仕様と照合し、AIが異常有無と対応優先度を自動判定。異常判断にかかる時間を約50％削減し、判断基準の標準化と対応品質の安定化を実現します。

課題だったこと

部品の型番特定や交換時期の判断を経験に頼っており、特定作業に時間がかかっていました。過剰な交換や交換遅れによる設備トラブルのリスクも課題となっていました。

Leapnet で生成した
AIエージェントで解決

部品写真や設備情報をもとに、AIが部品データベースや交換履歴を参照して型番を特定し、交換要否を判断。部品特定にかかる時間を約70％削減し、適切な交換判断による保守効率の向上を実現します。