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調査・データスキルアップNeXt（東京都千代田区）は28日、日本郵船の自動車事業における事故報告書の分析を支援するAIエージェントの試作版を、2か月で構築したと発表した。過去に蓄積された1000件の事故報告データを整理し、自然言語による検索や傾向分析、グラフ表示を可能にした。定例報告資料の作成時間は、従来の1―2時間から30分程度に短縮できる見込みとしている。
日本郵船の自動車事業統轄グループでは、事故報告書を「SharePoint List」に保存していたが、書式の違いや添付ファイルの存在などから、データを横断的に集計しにくい課題があった。担当者がファイルを目視で確認する作業も多く、確認精度のばらつきやノウハウの属人化が生じていたという。
新たな仕組みでは、「Microsoft Copilot Studio」「Power Automate」「AI Builder」「Office Scripts」を組み合わせた。表記揺れを含む非構造化データについては、Pythonを用いた前処理を行い、分析に利用できる形式へ統合した。利用者が自然言語で質問すると、事故の傾向を集計し、棒グラフやヒートマップとして表示する。
両社はシステム開発と並行し、複数部署の担当者がAIの活用方法を検討するアイデアソンも実施。今後は今回の仕組みを安全管理や運航管理など、同様にSharePoint Listを利用する部署へ横展開する。集計結果を基に上長向けの定型報告資料を自動作成する機能の追加も検討する。
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