株式会社Co-Labo AIは、自動車関連をはじめとする製造業向けに、故障・不具合対応をAIで効率化するソリューションを提供しています。過去の故障・不具合事例をデータベース化し、新たな問い合わせに対してAIが類似事例や原因候補を提示する仕組みです。製品・品番情報などと照らし合わせながら、原因特定から顧客への回答作成までの業務を支援します。

属人化の解消と業務効率化を支援

製造業における故障や不具合の対応では、過去の問い合わせ履歴や製品・品番情報の確認が必要となります。しかし、過去事例がExcelや個別ファイル、代理店や外部委託先などの社内外に分散している場合、情報の探索に時間がかかるほか、対応が特定のベテラン社員に依存する属人化が課題となっています。

Co-Labo AIのソリューションでは、発生した事象や製品・品番、原因、対応内容などの過去事例を整理し、AIが検索・参照できるデータベースを構築します。新たな問い合わせが発生した際には、AIが類似事例を検索して原因候補を提示し、製品・品番情報との照合をサポートすることで、担当者が原因の検証や顧客対応に集中できる環境づくりを目指します。

同社のモデルケースによる試算では、月100件の問い合わせに対し、過去事例の検索や原因候補の整理にかかる時間が1件あたり20分から5分へ短縮された場合、該当工数を75％削減できるとしています。この場合、月間工数は約33時間から約8時間となり、月約25時間、年間約300時間の削減余地が見込まれます。なお、実際の導入効果は対象業務や保有データ、運用方法等によって異なります。

同ソリューションは、問い合わせ内容の確認から類似事例の検索、原因候補の抽出、製品・品番情報との照合、原因の検証、顧客への回答案作成、対応結果の蓄積に至る一連の業務フローを企業ごとに設計します。必要に応じて、製品画像から不具合の種類や発生箇所を判定する画像解析の組み合わせにも対応します。

AI活用に必要なデータが整理されていない企業に対しては、データ収集や運用の仕組みづくりから支援を行います。エンジニア出身の代表やメンバーが業務整理などの上流工程から開発・実装までを一貫して担当し、対応結果を継続的に蓄積することで、対応品質の平準化や属人化の解消を支援していくとしています。

AI博覧会 Fukuoka 2026へ出展

Co-Labo AIは、2026年9月30日（水）・10月1日（木）に開催される「AI博覧会 Fukuoka 2026」にゴールドスポンサーとして出展します。会場では、製造業をはじめとする企業向けのAI導入やAIエージェント開発に関する取り組みが紹介されます。

また、会期中の10月1日（木）11:00〜11:40には、同社代表取締役CEOの大塚空来が登壇します。講演では「生成AIでどこまで内製する？〜業務のAI転換率で引く境界線〜」をテーマに、AI活用のステップや自社内製と外部委託の判断基準について解説される予定です。

イベントの概要は以下の通りです。

• 名称：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
• 公式サイト：https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai/fukuoka-2026/

本記事は株式会社Co-Labo AIの発表をもとに作成されています。

Dellows News編集部

ビジネスパーソンの課題解決と納得感にこだわるDellows News編集部。キャリア論からAI、健康法まで幅広い分野に対応し、複雑なテーマでも平易な言葉で丁寧に解説。読者が「明日から使える」知識やヒントを得られるよう、具体的な事例・データ・専門家の見解を交えて執筆。情報を整理し、納得感ある記事づくりを心がけています。