宮田
株式会社 宮田自動車商会 × 新人教育AI
システム連携ワークフロー
商品部 會田 様
管理者
A

🏗 全体アーキテクチャ

新人教育AI「先輩くん」が御社の既存システム群とどう連携し、新人の知識習得を加速するか。各システム間のデータの流れを可視化しています。

6
連携システム
4
データソース
2.3秒
平均応答
18,432
登録ナレッジ
-72%
先輩質問削減
日30件→8件
データ同期
ナレッジ取込
質問/検索
AI応答
AIコア
社内システム
外部/入力
出力/成果
🔗 システム連携アーキテクチャ図
● リアルタイム
🔲
ブロードリーフ
パーツマン
基幹/在庫/販売履歴
180万件
T
TOYOTA部検
純正品番/年式適合
車台番号照合
🚗
NISSAN / MAZDA
他メーカー
各社純正カタログ
全28メーカー
📋
社内ポータル
全社通達/Tips
研修動画 124本
📝
ジョーカー
事故車見積
保険協定連携
🧠
先輩くん AI
Gemini 2.0 + RAG
全ソース横断検索・回答生成
学習進捗トラッキング
📓
NotebookLM
先輩の暗黙知
會田メモ/ノウハウ文書
👤
新人社員
チャットで質問
「先輩に聞く感覚」で即回答
📊
学習記録DB
習得用語/弱点可視化
個別最適カリキュラム
🎯
クイズ / 復習
AIが弱点から出題
毎日10分 → 定着
販売履歴180万件
日次バッチ同期
純正品番/適合情報
API連携
カタログDB
ナレッジ取込
社内通達/研修
文書取込
先輩ノウハウ
暗黙知抽出
事故車見積データ
連携
質問
AI回答+出典
習得ログ蓄積

🔄 業務シナリオ別ワークフロー

新人が実際に遭遇する代表的シナリオでの「先輩くん」の動作フロー。どのシステムが、どのタイミングで連携するかを可視化。

1
「30系アルファードのミリ波センサーちょうだい」と電話が来た
知らない部品名を言われた新人が、先輩くんで即対応するフロー
頻度：日10件以上
📞
1
お客様から電話
「30アルファードのミリ波
1個ちょうだい」
電話
→
💬
2
先輩くんに質問
新人がそのままの言葉で
チャット入力
先輩くん
→
🔍
3
AI横断検索（2.3秒）
用語解説＋品番候補＋
在庫＋注意事項を統合
パーツマン TOYOTA部検 NotebookLM
→
📋
4
回答表示
品番・価格・在庫・
先輩メモ（ADAS注意）
AI応答
→
📞
5
お客様に回答
品番・価格・納期を
電話でそのまま伝達
電話
⏱ 従来（先輩に聞く）
先輩を探す(3分) → 質問(2分) → 先輩が調べる(5分) → 回答(2分) = 約12分
⚡ 先輩くん導入後
チャット入力(10秒) → AI応答(2.3秒) → 内容確認(30秒) = 約45秒（94%削減）
2
FAXで事故車見積依頼が届いた（保険協定案件）
新人が保険用語・部品選定・注意事項を一括把握するフロー
頻度：日5件
📠
1
FAX受信
保険会社/整備工場から
事故車見積依頼
FAX
→
❓
2
不明用語を質問
「協定って何？」
「アジャスターとは？」
先輩くん
→
🧠
3
AI が文脈理解
保険協定フロー解説＋
部品リスト＋ADAS注意
ポータル NotebookLM パーツマン
→
✅
4
見積作成支援
純正品番・価格・
ADAS工賃を自動提示
TOYOTA パーツマン
→
📤
5
パーツマンへ入力
確認後に基幹へ転記
先輩チェック最終承認
パーツマン
3
「工場床用の洗剤を20L欲しい」と聞かれた（非定番商品）
先輩の頭の中にしかない仕入先ノウハウをAIで引き出すフロー
頻度：週3件
📞
1
お客様から依頼
「オイル汚れに強い
洗剤20Lほしい」
電話
→
💬
2
先輩くんに相談
用途・容量・条件を
そのまま入力
先輩くん
→
🏆
3
AIレコメンド
過去実績＋先輩の選定基準
→ 3候補ランク付き提示
パーツマン NotebookLM
→
💰
4
見積提示
推奨商品の価格・在庫
をお客様に回答
電話
→
📝
5
学習に記録
この対応結果が次回の
AIレコメンドに反映
学習DB
4
朝10分の業界クイズ → 弱点克服カリキュラム
AIが新人の理解度に合わせて出題、カリキュラムを自動調整するフロー
毎日
🌅
1
出勤時にアクセス
先輩くんが
本日の学習提案
先輩くん
→
🎯
2
クイズ10問
弱点領域から出題
間違えたら即解説
学習DB NotebookLM
→
📊
3
結果分析
正答率・弱点更新
カリキュラム自動調整
AI分析
→
🗺
4
今日の業務で実践
学んだ用語が電話対応で
出てきたら実戦経験に昇格
実務
→
📈
5
進捗レポート
管理者ダッシュボードに
習得率を自動反映
ダッシュボード

🔌 システム連携状況

「先輩くん」が接続する全システムの連携方法・同期頻度・データ量の一覧。既存のDX環境をそのまま活用します。

連携システム一覧
6/6 稼働中
BL
ブロードリーフ パーツマン
販売履歴・在庫・顧客マスタ・伝票情報の基幹DB
日次バッチ同期
180万件
TOY
TOYOTA 部品検索システム
車台番号照合・純正品番適合・年式/グレード分岐対応
API リアルタイム
全車種対応
NIS
NISSAN PARTS NET / MAZDA EPC 他
日産・マツダ・ホンダ・スバル…各社純正カタログDB横断
カタログ取込（月次）
28メーカー
Gm
Gemini 2.0 + NotebookLM
AI推論エンジン + 先輩ノウハウ文書の構造化・検索
常時接続
RAGベース
PT
社内ポータル / 研修動画
全社通達・手順書・124本の研修動画（文字起こし済）
週次差分取込
3,200文書
JK
ジョーカー（事故車見積連携）
事故車見積データの取込、保険協定案件の参照
日次バッチ
月800件
連携方式の内訳
API リアルタイム2件
日次バッチ同期2件
週次/月次取込2件
💡 ポイント
既存システムをそのまま利用
パーツマン・ポータル等の既存DX資産をAPI/バッチで「先輩くん」に接続。新たなシステム導入不要。
DX部門の自社開発と共存
御社DX部門が構築した社内ポータル・Geminiベースの仕組みと連携。競合せず補完する設計。
段階導入が可能
まずポータル+NotebookLMだけ接続 → 効果を確認後にパーツマン・メーカーDBを追加。

📡 データフロー詳細

新人が1つ質問するだけで裏側で何が起きているか。「先輩くん」内部の処理パイプラインを可視化。

1回の質問に対するAI内部処理フロー（約2.3秒）
リアルタイム処理
1
入力解析
自然言語を解析
車種・部位・意図を抽出
0.2秒
→
2
クエリ分解
「30系」→ AGH30W
「ミリ波」→ レーダーセンサー
0.1秒
→
3
並列ソース検索
パーツマン（在庫/履歴）
メーカーDB（品番/適合）
NotebookLM（先輩メモ）
ポータル（手順書）
1.2秒（並列）
→
4
回答生成
検索結果を統合
出典付きで回答作成
0.6秒
→
5
学習記録
質問内容を学習DBに
理解度スコア更新
0.2秒
🔎 Step 3「並列ソース検索」の詳細（最も重要な工程）
🔲 パーツマン検索
→ 車種「AGH30W」で在庫照合
→ 過去販売履歴から定番品抽出
→ 拠点別在庫数を取得
出力: 品番候補 + 在庫 + 価格
🚗 メーカーDB検索
→ TOYOTA部検で純正品番確定
→ 年式/グレード分岐を解決
→ 社外品の適合有無をチェック
出力: 正確品番 + 適合証明
📓 NotebookLM
→ 「ミリ波センサー」で全文検索
→ 會田メモ「ADAS注意」ヒット
→ 関連ノウハウをランク付け
出力: 先輩の暗黙知 + 注意
📋 ポータル/研修
→ 「ADAS」「エイミング」関連文書
→ 研修動画 #042 をサジェスト
→ 関連通達の最新版を取得
出力: 手順書 + 動画リンク

📈 導入効果シミュレーション

新人1名あたりの教育コスト削減と、先輩社員の時間創出効果を試算。

4ヶ月
独り立ち期間
従来 12ヶ月
67%短縮
月60h
先輩の時間創出
質問対応30→8件/日
年720h = ¥2,160,000
94%
問い合わせ対応時間削減
12分→45秒/件
顧客満足度UP
📊 Before / After 比較
指標 Before（現状） After（先輩くん導入） 改善率
独り立ち期間 12ヶ月 4ヶ月 -67%
先輩への質問 30件/日 8件/日 -73%
1件あたり回答時間 12分 45秒 -94%
業界用語の習得速度 6ヶ月で基礎300語 2ヶ月で基礎300語 3倍速
顧客電話対応可能率 入社6ヶ月後〜 入社2ヶ月後〜 4ヶ月前倒し
先輩の教育工数 月80h 月20h -75%
💰 コスト効果（年間・新人1名あたり）
先輩の時間創出
¥2,160,000 / 年
月60h × 12ヶ月 × @¥3,000/h
早期戦力化による売上貢献
¥3,600,000 / 年
8ヶ月前倒し × 月¥450,000の売上寄与
離職率低下（推定）
¥1,500,000 / 年
新人離職率 20%→10% × 採用コスト¥1.5M
合計 年間効果（推定）
¥7,260,000
新人1名あたり / 複数名で乗算