整備工場の朝礼やミーティングで、私たちは毎日大切なことを話しています。でも、その話した内容が記録として残っていなかった。朝礼で伝えた入庫予定は、その場限り。月のミーティングで決まった作業優先順位も、1週間後には「あのときなんて言ってた？」という状態。これは、整備工場に限った課題ではありませんが、私たちの現場では特に深刻でした。
なぜなら、整備士は手が油まみれで、ミーティング中も記録を取るゆとりがないからです。
その問題を解決してくれたのが、AI搭載の小型録音デバイスPLAUDでした。ボタンひとつで録音が始まり、AIが自動で文字起こし、要約、アクションアイテムの抽出まで行う。そしてそのデータをNotionに自動で記録できる。導入してみると、朝礼やミーティングの記録が「組織の記憶」に変わっていった。
毎朝の朝礼から、整備作業の実況まで
当工場がPLAUDで記録している場面は、朝礼、社内ミーティング、そして整備作業の実況です。
朝の朝礼は毎日15分。その日の入庫予定、作業の優先順位、お客様への連絡事項。これまでは誤れていなかった内容が、ボタンひとつで記録に変わる。１週間後に「あのときの対応方針、何だった？」と聞かれたとき、もう「覚えていない」は通らない。データベースを開けば、言葉通りに記録が残っている。
月に1、２回の社内ミーティングでは、車検の進捗、スタッフ育成、設備投賄の検討を話し合う。これまでは同じ議題を何度も、ゼロから議論していた。でも記録があれば「前回はここまで決めたから、今回はここから」という流れが自然に生まれる。PDCAのサイクルが、意識することなく回るようになった。
もう１つ、私たちにとって意外と大きかったのが、整備作業の実況録音です。「ここのブッシュにひび割れあり」「オイルフィルターが固着している」——手が油まみでメモが取れない状況で、声で記録できることの価値は思った以上に大きい。そしてこれがベテラン整備士の判断基準を言語化する手段にもなった。「なぜそう判断するのか」を実況で聞くことで、若手の教育素材にもなっていく。
Notionに蓄積された記録が、工場の共通言語になる
PLAUDで録音したデータは、Notion上のデータベースに自動登録される。各レコードには日付、カテゴリーAI生成の要約、アクションアイテム、未解決課題、解決提案、そして感情状態まで記録される。
この蓄積が面白いのは、新しく入ってきたスタッフが「過去3ヶ月のミーティング記録を読めば、今の工場の課題と方针が分かる」という状態になることです。ベテランの頭の中にだけあった「あの人に聞かないと分からない」という属人的な知識が、組織全体の記憶に変わる。これは採用・育成にも大きく影響します。
記録があると、見える化ができる
PLAUDを導入して実感した最大の変化は、３つあります。
1つ目は「言った・言わない」の議論がなくなったこと。記録を見ればすぐに確認できるため、スタッフ間の認識ズレやコミュニケーションのトラブルが濃減した。
2つ目は振り返りの質が上がったこと。「先月のアクションアイテム、どこまで進んだ？」という確認から毎回のミーティングを始めるようになり、目標達成までの進捗が見える化された。
3つ目は、業務の言語化が進んだこと。ベテラン整備士が「このエンジン音はタイミングチェーンの伸びだ」と判断する根拠を、声に出して説明するようになった。その説明が、若手の学習素材になり、工場全体の技術水準を上げる力になっている。
導入の現実と、工夫していること
正直に言うと、導入当初は「録音されている」ことへのためらいがあるスタッフもいました。だから私たちは時間をかけて「なぜこれをやるのか」「どういう目的なのか」を説明し、同意を得ることから始めました。記録は社内のミーティングと整備実況に限定し、お客様対応の録音は原則行いません。
AIの文字起こし精度も100%ではありません。聞き間違いや、会議の周辺音で認識が抜ける場面もあります。でも実務的には「後から振り返れる記録があること」が何より大事〆8割程度の精度があれば十分です。むしろその不完全さが「AIは支援ツールであって、最終判断は人間」という現場の認識にもつながっている気がします。
導入コストはPLAUD本体が約3万円、Notionの月額費用のみ。整備工場の経営規模を考えると、事務作業を１時間削減できれば元が取れる計算です。
——この仕組みを導入したことで、私たちの工場では「話した言葉がどこにいったのか分からない」という状況がなくなりました。整備士たちは手が油まみでも、毎日大切な言葉を使っている。その言葉が、いま記録に変わり、工場全体の資産になっている。
この記事は、AI録音ツール「PLAUD」を導入した整備工場の経験をもとに、現役整備士・関谷弘幸が執筆しました。
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