こんな課題はありませんか
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課題01
原因の特定に時間がかかり
設備の停止が長引く
どこから当たればよいかが分からず、復旧の見通しが立たない。同じ故障の記録も探し出せない。
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課題02
保全担当者の到着を待つ
時間が発生している
現場だけでは判断しきれず、呼んでから来るまで手が止まる。待つ時間はそのまま設備の停止時間になる。
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課題03
対応できる人が限られ
その人がいないと進まない
経験のある担当者に負荷が集中し、その人がいない時間帯は若手が動けない。対応の中身も人で変わる。
その課題は
「AIトラブルシューティング機能」が
解決します。
発生している状況をFixeyに伝えると、過去の故障記録から関連する事例を検索し、考えられる原因を整理して提示します。専用の入力ルールや複雑なプロンプトは必要ありません。中核にあるのは、保全記録特有のデータ構造に最適化した独自の検索モデル「Fixey Search Engine Model」です。
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01
原因候補を、その場で出す
いま起きている現象を伝えると、過去の故障記録から関連する事例を検索し、考えられる原因を整理して提示します。候補は優先度の高い順に並び、あわせて確認すべきポイントも示されます。回答には「過去トラ #234 ／ 2026年5月13日 ／ インターロック未解除」のように必ず参照元がつくので、根拠を確かめながら判断できます。
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02
保全を呼ぶ前に、当たりがつく
保全の呼び出し待ち、仮説立て、資料探し。この3つにかかっていた時間がまとめて短くなります。当社の検証では、90分かかっていた初動が4分になりました。人が来るのを待たずに、現場だけで初動を進められます。詳しい人がいない夜勤帯や休日ほど、効き方が大きくなります。
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03
現場の言葉で、誰でも同じ品質
「うんじゅん（運転準備）」「バイトが欠ける」といった現場の略語や専門用語も認識します。「ベアリング」と「軸受」のような表記の違いも自動で正規化。複雑なプロンプトは不要で、経験の差を埋めながら初動を進められます。
※ 当社検証にもとづく標準的なケース。実際の短縮幅は設備・データ量・運用によって異なります。
この機能の活用ステップ
過去の知見を使って、早期復旧する。
現象を伝える、原因候補を受け取る、根拠を確かめる。この3ステップだけで、経験の差を埋めながら初動を進められます。
現象を現場の言葉で伝える
と入力すると、運転準備が入らない状況であることをFixeyが認識します。言い換えや正式名称への変換は不要です。
原因候補が提示される
過去事例から該当データを検索し、考えられる原因と、確認すべきポイントを整理して提示します。優先度の高い順に並ぶため、「まず何を見るか」から迷わずに、上から順に確認していけます。
確認しながら対応する
回答には参照元が必ず表示されます。「過去トラ #234 ／ 2026年5月13日 ／ インターロック未解除」のように、どの記録に基づく回答かを確認したうえで判断できます。
機能の活用事例
どんな困りごとに、どう効くのか。
現場でよく挙がる課題ごとに、AIトラブルシューティングをどう使い、何がどこまで変わるのかをまとめています。近い課題からご覧ください。
原因特定に時間がかかる
突発停止のたびに、原因の見当がつくまで設備は止まったままです。過去の記録から原因候補をその場で受け取れると、保全の到着を待つだけだった時間が、確認を進める時間に変わります。
ベテランのノウハウが残らない
故障対応のコツがベテランの頭の中にしかなく、退職とともに消えていく。日々の対応記録が検索できる形で積み上がると、個人の経験が誰でも引き出せる組織の資産に変わります。
若手が自力で初動対応できない
経験の浅いメンバーだけの時間帯に突発が起きると、保全の到着を待つしかありませんでした。原因候補と確認ポイントを受け取れれば、若手でも根拠を確かめながら初動を進められます。
あわせて使われている機能
対応を速くしたあとは、記録として残す。
トラブルシューティングの精度は、蓄積された記録の質で決まります。記録・検索・計画の機能と組み合わせることで、使うほど引き当ての精度が上がっていきます。
よくある質問
AIトラブルシューティングについて、よくいただくご質問。