大規模な技術クレームデータベースを持つ自動車OEMにとって、問題は「データが少ない」ことではなく「データが活用できない」ことです。Excelベースの手動フィルタリング・キーワード検索の限界・担当者の暗黙知への依存——これらが複合的に作用し、過去の解決策が目の前の問題解決に活かされていません。その結果、同じパターンの問題が繰り返され、対応のたびにゼロから調査が始まります。
Engineering.IAは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）アーキテクチャを核に、構造化フィルタリング・セマンティック類似度検索・生成AI合成の3層を統合したGenAI知識検索プラットフォームです。Zeusポータルの大規模クレームデータを、いつでも・誰でも・会話で問い合わせられる知識基盤に変換します。
キーワードではなく文脈に基づいてZeusの過去クレームを検索します。Azure AI SearchとAzure OpenAIのエンべディングを組み合わせたハイブリッド検索が、表現が異なっていても意味的に類似した案件を漏れなく特定します。
自然言語で技術的な質問を投げかけ、調査を深掘りできる会話型UIを提供します。テキスト入力と音声入力の両方に対応し、会話履歴が永続化されることで調査の継続性と内部レビューへの活用が可能です。
サマリー・ランキングされたクレーム・出典引用を組み合わせた構造化された応答で、生データを解釈する工数を削減します。エンジニアと管理職の両方が即座に活用できる意思決定支援データを提供します。
Engineering.IAはAzure Kubernetes Services上に構築されたクラウドネイティブアーキテクチャで、DT IAM認証・Azure AD/RBAC・Key Vaultによるエンタープライズグレードのセキュリティと、Azure OpenAI・AI Search・Document Intelligenceを組み合わせたRAGパイプラインを統合します。
従来のキーワード検索の最大の弱点は、同じ問題が異なる表現で記録された場合に検索漏れが発生することです。Engineering.IAのハイブリッド検索エンジンは、構造化メタデータフィルタリングとAzure OpenAIエンべディングによるセマンティック類似度検索を組み合わせ、表現のばらつきを超えて関連案件を網羅的に特定します。
Engineering.IAは、複雑なクエリ構文を覚える必要のない自然言語インターフェースを提供します。技術的な調査質問を投げかけるように操作でき、テキストと音声の両方の入力方式に対応。会話履歴が永続化されることで、複数セッションにわたる調査の継続性を確保し、内部レビューへの活用も可能にします。
Mitsubishi Fusoとの複数プロジェクト（TICツール・翻訳ツール・FORCE・CMS・Engineering.IA）にわたる長期パートナーシップにより、Zeusエコシステムの構造・Daimler Truckの技術文化・自動車OEM特有のクレーム管理プロセスに精通したチームを持ちます。
数十万件のレコードを扱う大規模エンタープライズRAGシステムの設計から本番展開まで、完全に自社で実施した実績を持ちます。精度・スケーラビリティ・トレーサビリティの3要素を同時に満たすアーキテクチャ設計が得意分野です。
技術的な実装の優秀さだけでなく、エンジニアが実際に日常業務で使うUI/UXの設計に長けています。Engineering.IAがローンチ数週間で400名以上を獲得し、200名/週のオンボーディングを実現した背景には、直感的で実用的なUI設計の徹底があります。
DT IAM認証・Azure AD/RBAC・Key Vault・Application Gatewayを組み合わせたエンタープライズグレードのセキュリティアーキテクチャの実装経験。Daimler Truck標準のセキュリティポリシーに準拠したシステム構築実績があります。
Engineering.IAはMFTBCからの要件定義書を待たず、Cubastionが自社のFUSOとの関係の中で課題を特定し、プロアクティブに提案・開発したソリューションです。クライアントのビジネスを理解し、次の課題を先読みするパートナーとしての姿勢が差別化要因です。
Azure AI Translator・Azure AI Speechによる日英多言語対応、グローバルなKubernetesベースのインフラ設計により、日本本社から海外拠点まで同一品質のサービスを提供します。地域間での知識格差を構造的に解消します。
サービス情報・部品情報管理を統合するAI搭載CMSプラットフォーム。FUSO ASCENTへの多言語・マルチフォーマット出版を自動化します。
入庫計画・ジョブカード管理・OEM統合を一元化するアフターサービスプラットフォーム。自動車ディーラーの業務効率を構造的に改善します。
RAGアーキテクチャがなぜ単純なキーワード検索やFAQボットと根本的に異なるのか。実装の落とし穴と成功パターンを解説します。
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