株式会社Co-Labo AI、製造業における報告書・所見作成業務のAI活用モデルを公開

〜過去の判断ルールを活用し、所見作成工数を約88％削減する試算モデルを提示〜

その他

2026年10月31日 20:00

株式会社Co-Labo AI（以下、Co-Labo AI）は、製造業向けに、分析・検査結果をもとにした報告書・所見作成業務をAIで効率化するソリューションを提供しています。
過去の分析データと報告書から「どのような結果のときに、どのような所見を書いてきたか」という判断ルールを抽出し、AIが所見案を作成します。担当者の確認・修正の結果を反映しながら、継続的に精度を高めていきます。

【取り組み概要】

■ このような課題を抱える企業様

• 数値データや画像を確認しながら所見をまとめる作業に、多くの時間がかかっている.
• 所見の判断基準が特定の担当者の経験に依存し、内容にばらつきがある.
• 過去の報告書が大量に蓄積されているが、十分に活用できていない.
• ベテラン担当者の判断ノウハウを、組織として引き継げていない.

■ Co-Labo AIが実施すること

報告書の目的や業務の背景をヒアリングし、所見の判断に必要なデータを定義します。そのうえで、過去の分析データ（数値データ・画像データ）と報告書を照らし合わせ、判断ルールの候補を抽出します。抽出したルールをお客様とすり合わせ、妥当性を確認したうえで、分析結果に基づく所見案を提示するAIを開発・導入します。

業務背景のヒアリング・必要なデータの定義
→ 過去データ・報告書の分析、判断ルールの抽出
→ お客様とのルールのすり合わせ
→ AIによる所見案の提示
→ 担当者の確認・修正結果をルールに反映

■ モデルケースによる試算

たとえば、月500件の報告書を作成しており、分析結果の確認から所見の作成までに1件あたり40分かかっているケースを想定します。

AIが判断ルールに基づいて所見案を提示し、担当者が内容の確認・修正を行うことで、一連の作業時間を1件あたり5分に短縮できた場合、対象業務の工数を約88％削減できる計算となります。

月間工数は約333時間から約42時間となり、年間約3,500時間の削減余地があります。削減工数を人件費単価3,000円／時間で換算すると、年間約1,050万円相当の工数削減効果が見込まれる試算となります。
※上記は業務効率化のイメージを示すためのモデルケースです。金額は削減工数を人件費に換算したもので、AIシステムの開発・運用費用は含みません。作業時間等は仮定であり、特定企業での導入実績を示すものではありません。実際の導入効果は、対象業務、保有データ、ルールの複雑さ、運用方法等によって異なります。

所見作成は、担当者の「暗黙知」に依存している

製造業では、材料や製品、設備などの分析・検査結果をもとに、報告書や所見を作成する業務が数多く存在します。
所見の作成では、数値データや画像を確認し、「この変化は問題があるのか」「どのような対応を推奨すべきか」を判断して文章にまとめます。しかし、その判断基準は明文化されていないことが多く、経験を積んだ担当者の「暗黙知」に依存しがちです。
そのため、所見作成をAIで効率化するには、AIを導入する前に、まず「担当者がどのように判断しているか」を明らかにすることが欠かせません。

「どのデータがあれば所見を書けるか」から設計

所見作成AIの精度は、AIモデルそのものよりも、判断に必要なデータをどれだけ的確に定義できるかで大きく変わります。
Co-Labo AIでは、報告書の目的や読み手、業務の背景をヒアリングし、お客様が本当に求めているアウトプットを確かめます。そのうえで、「この所見を判断するには、どの測定値や画像、過去の判断履歴が必要か」を整理し、データの形式や蓄積状況も踏まえて設計します。
業務とお客様の現場を理解するメンバーと、技術に精通したエンジニアが連携し、業務整理やデータ設計といった上流工程から、ルール整理、AI開発、システム実装まで一貫して支援します。

判断ルールを抽出し、データを根拠にお客様と磨き込む

過去の分析データと報告書を照らし合わせ、「ある測定値の前回比の変化率が一定の範囲内のときは、〇〇と記載している」といった形で、判断の条件と所見の関係をルールとして整理します。
抽出したルールは、そのままAIに使うのではありません。「このルールに当てはまるケースは何件あるのか」「当てはまらなかったケースはなぜか」をデータで示しながら、お客様と一つずつすり合わせます。
担当者自身も意識していなかった判断の傾向や例外も含めて可視化し、お客様との検証を通じて判断ルールの妥当性を確認したうえで、AIを構築します。