LINEで写真と症状を送ると、次に測る場所を返す故障探求AIエージェント
整備士がLINEで診断機の画面や症状を送ると、原因の仮説と「次に確認すること」を返すAIエージェントを開発しました。直った相談は自動で事例として蓄積し、会社の資産になります。
- お客様
- 自動車整備会社
- 主な技術
- TypeScript（Node.js）、AWS（API Gateway、Lambda、SQS、EC2、DynamoDB、S3 Vectors、Bedrock）、Terraform、LINE Messaging API
課題
整備士が現場で本当に知りたいのは、故障コードの意味ではなく「次にどこを測ればいいか」です。経験の浅い整備士は切り分けに時間がかかり、ベテランの知見は個人の頭の中に留まっていました。新しいアプリを入れても、現場で使われなければ意味がありません。
取り組み
- 整備士が毎日使っているLINEの中で完結する設計にし、アプリの追加もログインも不要にした
- 原因を早く断定せず、仮説と次に確認する1〜3ステップだけを返す。確定は整備士の測定で行う
- 直った相談は自動で事例として蓄積する。AIの仮説と、整備士が確認した事実は分けて保存する
- メーカーの整備データをRAGで検索し、出典つきで答える。締付けトルクなどの規定値は文書検索ではなく、構造化したデータから引く
- 生成AIの利用料に月の予算上限を設け、達したら自動で止まる仕組みを入れた
結果
LINEだけで使える故障探求の相棒として実装を終え、運用開始の準備を進めています。使うほど自社の事例が溜まり、ベテランの知見が会社の資産として残る仕組みになりました。