[事例ニュース]

2026年3月26日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　オムロンフィールドエンジニアリングは、鉄道・金融などの社会インフラ領域において保守運用業務を担っている。作業現場の点検写真を確認する作業は重要で、ダブルチェックが必要な工程であるため、これまでは人手に大きく依存してきた。

　今回、特に属人性が高く負荷が大きかった業務として、設置機器の設定値が正しいかどうかをマニュアルと照合して判定する作業をAIで自動化した。OCR（光学文字認識）による文字抽出と、大規模言語モデル（LLM）による意味理解を組み合わせて実現した（図1）。

図1：設置機器の設定値が正しいかどうかをマニュアルと照合して判定する作業を自動化するAIモデルの概要（出典：オムロンフィールドエンジニアリング）
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　AIが出力した判定結果の妥当性を現場担当者が確認できるように、AIの判断理由を段階的に提示する仕組みも搭載した。

　本稼働前に約4カ月間実施した効果検証では、AIに8332件の点検写真を判定させ、判定精度は89%、処理フローが正常に完了しなかった割合は0.2%だった。実業務に耐える精度と安定性を備えていることを確認したことから、点検業務を中心に本稼働を始めた。