過去数十年にわたる膨大な紙の図面、PDFマニュアル、トラブル対応記録を生成AI(RAG)が学習し、現場の問いかけに対して即座に回答・図面提示を行うシステムです。保守現場で「〇〇型車両のドアの異音の原因は?」と入力すれば、過去の類似事例と対応手順、必要な部品図面を数秒で提示します。ベテランを探し回る時間をゼロにし、若手社員でも迅速かつ正確な修理を可能にします。専門用語や独特の略語も学習させることで、精度の高い検索を実現。情報の属人化を解消し、鉄道の維持管理に不可欠な「ナレッジの民主化」をテクノロジーで強力に推進します。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
運輸・インフラ | 目的 |
ナレッジ共有 生産性向上 |
業界② |
鉄道 | 対象 |
IT部門 技術伝承担当 車両・施設保守部門 |
費用 |
200〜1500万円 | 90 |
主なToDo
- 古い図面・マニュアルのデジタル化とOCRによるテキスト抽出
- 社内専用のセキュアな生成AI(ChatGPT等)環境の構築
- 鉄道専門用語辞書の整備と検索精度の継続的チューニング
期待できる効果
「探す」時間を劇的に削減。技術ノウハウの資産化と若手早期戦力化。
躓くところ
生成AI特有のハルシネーション(嘘の回答)へのチェック体制。

技術図面・マニュアルAI検索(生成AI)【鉄道】






