生成AIを活用したエラー自動解析チャットボット

エラーの特定が最大85%の精度に！生成AIを活用した自動解析で作業時間を大幅短縮。

導入・開発内容

本プロジェクトでは、生成AIを活用したエラー解析と修正提案システムのプロトタイプ開発を行い、ログデータとエラー対応リストの前処理から、効率的なデータ解析を可能にする環境を構築しています。

開発においては、OpenAIのAPIを活用し、エラーの原因特定と修正案を生成するAIモデルの実装に取り組みました。この開発では、プロンプトエンジニアリングを活用しエラーログを解析可能な形式に変換することで、解析結果の精度向上を図っています。

さらに、より有益な修正案を提供するため、修正案同士の類似度を評価するコサイン類似度を計算する機能を実装しました。この計算結果をもとに修正案の多様性や有効性を分析し、プロトタイプの精度向上を目指しています。

導入前の課題・導入開発後の効果

導入前の課題

導入前は、エラーの発生時の原因特定と修正案の作成に多くの時間と労力を費やしていました。特に、エラーログの解析には専門知識が必要であり、担当者が1件のエラー対応に平均1時間以上を費やすケースも珍しくありませんでした。

このため、エラーへの対応が業務全体の生産性に影響を与え、他のプロジェクトや改善活動に十分な時間を割けないという問題が発生していました。

また、専門知識を持つ人材への依存度が高く、新しいメンバーが対応に戸惑うことが多かったため、チーム全体の対応能力にばらつきがあることも課題の1つでした。

導入後の期待効果

生成AIを活用したエラー解析と修正提案システムを導入することで、エラーの対応業務を大幅に効率化しました。システムがエラーログを自動解析し、原因特定と修正案を提示するため、担当者の作業時間を最大50%短縮することが可能となりました。

これにより、専門知識がなくても短時間で正確なエラー対応が行えるようになり、チーム全体の対応力が向上しました。

さらに、AIが一貫性のある提案を行うことで、エラー対応の品質が向上し、システム運用の安定性が高まりました。エラー対応時間の短縮によって、業務プロセス全体の信頼性が向上し、生産性の向上にもつながっています。

今後の展望

現在は社内で運用している本プロトタイプを、将来的にはユーザーにも活用してもらえるシステムとして展開することを目指しています。

まず、プロトタイプの運用を通じて収集したデータやフィードバックを基に、エラー解析精度の向上や提案内容の多様化を進め、ユーザーが直感的に操作できるインターフェースを整備し、外部でも簡単に利用できる形に改良する予定です。

最終的には、社内運用の知見を活かしながら、ユーザーにとっても実用性の高いエラー解析システムとして展開することで、業務全体の効率化に貢献していきます。

担当者コメント