ドイツの製造業で、品質保証文書の確認をAIが支援。

クライアントはドイツを拠点とする製造・エンジニアリング企業です。製造、エンジニアリング、産業機器の分野で事業を展開しており、Enxsysが技術パートナーとして支援しました。

同社は各プロジェクトの納品前に、製品が契約要件、品質基準、検査手順を満たしているか確認する必要がありました。確認対象は、顧客との契約書や技術仕様書、材料証明書や仕入先文書、機器の試験・検査報告書、品質保証の承認書類、規制対応・コンプライアンス関連文書など、数十件に及びます。

担当者が文書を一つずつ読み、内容を相互に照合する作業には時間がかかります。証明書の不足、未完了の検査、情報の不一致を見落とすリスクもありました。契約要件と証跡を結びつけ、納品前に未解決事項を把握できる、体系的な確認方法が求められていました。

Enxsysは、AIを活用した品質保証文書の検証システムを開発しました。担当者がプロジェクト関連の書類をアップロードすると、システムが契約要件や社内の品質保証方針に照らして内容を分析します。

1. 文書処理：契約書、検査報告書、材料証明書などの関連文書を処理し、PDFや構造化ファイルから必要な情報を抽出します。

2. AIによる要件照合：契約上の個々の要件を特定し、それを裏付ける文書が存在するか確認します。例えば、製造した全ユニットの温度試験が契約で求められている場合、アップロードされた検査報告書から対応する証跡を探します。

3. 不足・不整合の検出：不足する文書、未完了の承認、契約上の義務と既存記録の不一致を抽出します。

4. コンプライアンス確認レポート：確認できた要件、不足する証跡、追加確認が必要な事項を、出典文書への参照付きで整理します。約70件のQA文書を含むプロジェクトでも、担当者は個別ファイルをすべて手作業で照合する代わりに、集約された指摘事項を確認し、対応が必要な箇所に集中できます。

文書の読み取りと相互照合を支援することで、繰り返し作業の負担を軽減しました。共通の要件に基づいて文書を確認できるため、レビューの一貫性が高まり、不足する証明書や承認、情報の不一致を、確認工程の早い段階で把握しやすくなりました。

各指摘事項は根拠となる文書と結びついており、追跡可能性も向上します。QA担当者は、追加検証が必要な例外や未解決事項に注力でき、納品前に対応すべき文書上の課題を把握しやすくなりました。

コンプライアンスに関する最終判断は、専門知識を持つQA担当者が行います。AIは人による監督を置き換えるものではなく、確認を支援する仕組みであり、指摘内容には専門担当者によるレビューが必要です。

Enxsysは、文書量の多い品質保証業務を、より体系的なAI支援型の検証ワークフローへと変革しました。チャットボットにとどまらず、日常業務にインテリジェントな文書処理を組み込むことで、反復作業を減らし、状況の可視化と品質保証プロセスの改善を支援した事例です。