製造業：作業マニュアルQAボット（Dify実践）

シナリオ概要

背景（実際の事例）: ある自動車部品メーカーでは、ライン停止時の初動対応に平均15分かかっていた。ベテラン作業員がいる時は経験で解決できるが、夜勤や新人が対応する場合は手順書を探すだけで時間がかかる。

解決策: すべての作業マニュアル・トラブルシューティング事例をナレッジベースに登録。作業員がスマホで「〇〇エラーの対処法は？」と聞くと即座に答えが返ってくる。

作業員（スマホから）:
  「プレス機のE-04エラーの対処法は？」
    ↓
ボット（3秒以内に回答）:
  「E-04は油圧センサー異常です。以下の手順で対処してください:
  1. 緊急停止ボタンを押してラインを止める
  2. 油圧ユニットの油面ゲージを確認（MIN以上あるか）
  3. 油面が正常なら油圧センサー（部品番号 HS-1042）を確認
  4. センサーが汚れている場合はエアブローで清掃
  （出典: プレス機保全マニュアル p.47）」

→ 初動対応時間: 15分 → 5分に短縮
→ 年間12百万円のライン停止損失削減（実績）

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使用する Dify 機能

機能	役割
ナレッジベース・RAG	マニュアル・事例の検索
概要・アプリ種別	Chatflow を選択
変数システム	設備ID・ライン番号等の文脈保持

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ナレッジベースの設計

製造業ドキュメントは構造が複雑なため、チャンキング戦略が重要。

登録すべき文書の優先順位

優先度 高:
  - トラブルシューティング事例（過去のQC報告書）
  - エラーコード一覧と対処手順
  - 設備別保全マニュアル

優先度 中:
  - 標準作業手順書（SOP）
  - 品質基準書・検査規格書
  - 設備仕様書

優先度 低（将来的に）:
  - 設備メーカーの英語マニュアル（翻訳後）
  - 研修資料

チャンキング設定

製造マニュアルの特性:
  - エラーコードと対処手順がペアになっている
  - 図・表・手順番号が重要
  - 設備名・部品番号などの固有名詞が多い

推奨設定:
  チャンキング: Q&A ペア形式
    Q: "E-04エラーとは何ですか？どう対処しますか？"
    A: "E-04は油圧センサー異常です。対処手順: ..."

  検索方法: ハイブリッド（ベクトル + 全文）
    → エラーコード番号（E-04等）は全文検索で確実にヒット
    → 概念的な質問（「油圧が不安定」等）はベクトル検索でヒット

  score_threshold: 0.35（製造現場は「情報なし」より「近い情報」が有用）

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ワークフロー設計（Chatflow）

Chatflow 構成:

[Start]
  │ {{sys.query}}: 作業員の質問
  ▼
[Question Classifier]
  ├── 「トラブル・エラー」     → [緊急対応フロー]
  ├── 「手順確認・作業方法」  → [手順検索フロー]
  ├── 「部品・資材の確認」   → [在庫・仕様フロー]
  └── 「その他・雑談」       → [一般回答]

[緊急対応フロー]（レスポンス速度優先）
  │
  ├── [Knowledge Retrieval]
  │     クエリ: {{sys.query}} + "エラー 対処 緊急"
  │     top_k=3（速度優先で少なめ）
  │
  └── [LLM]
        system: "製造現場の緊急対応をサポートします。
                 簡潔に・番号付きで・5分以内に対処できる内容を優先"
        → [Answer]（出典ページ番号付き）

[手順検索フロー]（精度優先）
  │
  ├── [Knowledge Retrieval]
  │     top_k=5 / ハイブリッド
  │
  └── [LLM]
        system: "ステップバイステップで手順を説明。
                 安全注意事項を必ず最初に書く"
        → [Answer]

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安全性への配慮

製造現場では誤った情報が重大事故につながる可能性がある。

プロンプトに必ず含める安全制約:

System:
この情報は参考情報です。
重大な安全リスクが伴う作業は、必ず有資格者または上長の確認を得てから実施してください。
緊急事態（火災・感電・怪我）の場合は、まず緊急連絡先（内線: XXX）に連絡してください。

回答に含めるべき要素:
  1. 安全注意事項（最初に書く）
  2. 手順（番号付き）
  3. 必要な道具・部品
  4. 確認が必要な場合は「上長に確認してください」と明記
  5. 出典（マニュアル名・ページ）

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会話変数での設備文脈保持

作業員が複数の質問を連続して行う場合:

Turn 1: 「プレス機のE-04エラーが出た」
  → conversation.equipment = "プレス機"
  → conversation.error_code = "E-04"

Turn 2: 「対処したけどまだ出る」
  → システムが前の文脈を覚えているため
  → "プレス機のE-04エラーが解消しない場合の追加対処:"
  → と自動的に文脈に合った回答ができる

Turn 3: 「センサーの型番を教えて」
  → 「プレス機 E-04 油圧センサー」の文脈でセンサー型番を検索

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UI：現場で使いやすい設計

作業員向けUIの工夫:

1. モバイルファースト
   → Dify の Web App は自動でレスポンシブ対応
   → グローブをしたまま操作できる大きなボタン

2. 音声入力対応
   → スマホのマイクボタンから質問
   → 文字を打たなくてよい

3. クイックアクセスボタン
   → 「緊急対応」「手順確認」「部品番号検索」
   → ワンタップで質問カテゴリを選べる

4. 日本語 + 外国語対応
   → 多国籍チームがいる工場向け
   → 言語を自動検出して回答言語を切り替え

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導入効果（実際の事例データ）

ある製造業の実績:

  Before:
    ライン停止時の初動対応時間: 平均15分
    夜勤でのベテラン不在時: 平均25分
  
  After（Dify導入3ヶ月後）:
    初動対応時間: 平均5分（66%削減）
    年間コスト削減: 約12百万円（ライン停止損失削減）
  
  副次効果:
    - 新人の自立性向上（ベテランへの質問が40%減少）
    - 夜勤の安心感向上（離職率改善）
    - 手順書のデジタル化が加速（ボット化のために整備）

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参考：他のユースケース

• RAGチャットボット構築 — RAGの基本設計
• PDFドキュメント分析パイプライン — 紙のマニュアルを取り込む方法