AI駆動重機メンテナンス管理

重輸送を行う物流会社は広範な機械設備を保有していましたが、メンテナンス伝票、請求書、稼働時間記録がメールボックスやフォルダに散在していました。私たちは、AIが受信文書を自動処理する中央メンテナンスモジュールを構築し、さらに既存の査定ツールを顧客の自社インフラに移行しました。

リーチスタッカー、ターミナルトラクター、フォークリフト、その他の機械のメンテナンス記録を維持することは時間のかかる手作業でした。サービス伝票は様々な形式で届き、稼働時間は別々に報告され、誰も機械ごとまたは時間ごとのコストの最新の全体像を把握していませんでした。同時に、外部のvibecoding-hostでホストされていた評価と在庫用の別のツールがクライアント側で既に稼働していました。持続可能でなく、管理不可能で、クライアントはすべてを自社の環境で運用したいと考えていました。

メンテナンスモジュールを構築し、各機械に独自のファイルを作成しました。これには稼働時間履歴、メンテナンス記録、関連文書が含まれます。このツールの中核はClaude-APIに基づくAI文書処理です。入ってくる請求書やサービス伝票が、PDF、写真、スキャンのいずれであっても、自動的に読み取られ、関連フィールド（機械、日付、カテゴリ、部品、コスト）が承認用に提案されます。これを取り巻いて、カテゴリ別時間当たりのコスト計算と、異常値を検出するフリートベンチマークがあります。これと並行して、顧客の既存の査定・在庫ツールを独自のVPSに移行しました。完全なDocker設定、独自のCoolify環境、独自ドメインで、管理の移管と自社チームへの説明を行いました。

メンテナンス管理がもはや日常業務ではなくなりました。文書は自動的に適切なファイルに保存され、コスト概要は自動で作成され、顧客は一目でどの機械のメンテナンス費用が平均を上回っているかを確認できます。インフラストラクチャは完全に自社管理下にあり、突然停止する可能性のある外部のvibecoding-hostやクラウドプロバイダーはありません。顧客にとって、これは実験的な設定から成熟した安定した本番プラットフォームへの正式な移行を意味しました。