BEFORE 導入前の課題
車検や修理の際、適合する部品の品番や価格の確認のために、何十冊もの分厚い紙マニュアルや複数の古い在庫管理システムを何十分も行き来して調べており、見積作成に多大な時間を費やしていた。
ACTION 実施した施策
主要な部品適合表、価格マニュアル、在庫データベースをAIの知識ベース（RAG）に集約。整備士がスマホから「〇〇車のフロントブレーキパッドの適合品番と在庫状況は？」とチャットで聞くだけで、AIが即座に品番・価格・在庫を答えるアシスタントを構築した。
AFTER 導入後の成果
整備士が現場で作業をしながらその場で見積に必要な部品情報を特定できるようになり、見積作成までの時間が数分に短縮。若手でもベテランに頼らずに正確な品番が瞬時に分かり、業務の属人化も解消された。
使用ツール
Dify
n8n
Slack
HOW TO 具体的な手順（マニュアル）
Step 1: 部品マニュアルのデータ化と知識ベースへの登録
主要な車種別部品適合データや価格表（PDFやCSV）を整理し、チャット基盤のナレッジベース（知識ベース）にインポートします。セグメント（テキストの区切り）を調整して、品番が正確にヒットするよう検索ルールを設定します。
Step 2: 在庫システムとの連携設定
自動化ワークフローを使って、AIが判定した部品品番をもとに在庫管理システムを叩き、リアルタイムの在庫数を返却するツールを連携します。
Step 3: チャットインターフェースの設定
整備士が現場で使い慣れているチャットツールのAPIを接続し、音声や文字で指示を出すだけで、知識ベース検索と在庫照会が同時に行われ、即座に回答が届くフローを設定します。
