[ナレッジベースに戻る](https://seekbytes.com/ja/knowledge-base) ケーススタディ / ユースケース # 「Operation Document Generator」 — デジタルメディアと画面キャプチャをステップバイステップの操作マニュアルへ変換 ## デモ入力動画：Windows タスク ウィザード ユーザーが Windows タスク スケジューラのウィザードでスケジュール タスクを作成します。 ### demo-windows-task-wizard.mp4 ~5 MB · 1:31 このマニュアルを送る 選択済み ## ゲンバ現場アプリケーションマニュアル向けデモ入力動画 作業者がウェットエンド装置を分解します。この録画は、画面上の作業だけでなく、現場の実作業でも Gemba エンジンを使えることを示します。 ### demo-gemba-wet-end-disassembly.mp4 ~47 MB · 9:38 このマニュアルを送る 選択済み ## デモ入力動画：EC2 インスタンスの作成 AWS へのサインインからコンソールを経て、新しい EC2 インスタンスが作成されます。 ### demo-ec2-instance-creation.mp4 ~7 MB · 3:27 このマニュアルを送る 選択 2. 出力 ## 生成されたマニュアルをダウンロード メールアドレスをご入力ください。サンプルマニュアルをまもなくお送りします。 選択したマニュアル: - VP-Windows-Job サンプル運用マニュアル - ゲンバ現場アプリケーションマニュアル（Waukesha Universal 2） 入力は元の録画です。出力はご依頼後にメールでお送りします。 ### 1) エグゼクティブサマリー 多くの組織において、重要な業務が属人化しています。手順は個人の記憶、非公式な動画、スクリーンショット、チャットメッセージ、あるいはその場限りのメモの中に散在しています。その結果、オンボーディングの遅延、実行品質のばらつき、そして高い運用リスクを招いています。 Operation Document Generatorは、デジタルメディア（録画、PDF、スクリーンショット、関連ドキュメント）を構造化された運用ドキュメントに変換することで、この課題を解決します。OCR、シーン/フレーム処理、重複排除、LLMベースのブラッシュアップ、およびルール/マニュアルテンプレートを活用します。また、ベクトル埋め込みを用いた検索可能なナレッジレイヤーを追加することで、チームが必要な手順やベストプラクティスを迅速に取得できるようにします。 ### 2) 解決する課題（ビジネス視点） #### 組織が直面する一般的な課題： - 運用の知見が動画記録（画面録画、トレーニングデモ、「ハウツー」動画）に埋もれており、正式なドキュメントとして再利用することが困難。 - SOPやランブックの手動作成は時間がかかりコストも高く、すぐに内容が古くなってしまう。 - 品質と一貫性の問題：チームごとに手順の書き方が異なり、ステップの抜け漏れが発生するなど、ドキュメントの信頼性が低下する。 - 重複または類似したステップやスクリーンショットがドキュメントを肥大化させ、ユーザーを混乱させる。本システムは、マージと重複排除によってこの問題に特化して対処します。 - ガバナンスと再現性の欠如：ルールベースの制御がないため、ドキュメント生成がチーム間で不整合になる。 #### 主な対象者： - ランブックやインシデント対応手順を作成するIT運用・サポートチーム - 定型ワークフローをドキュメント化するシェアードサービスセンター、BPO、ヘルプデスク - ステップごとの手順を記録する製造・現場部門 - 標準化とトレーサビリティが求められる、コンプライアンス重視の手順を有するあらゆる組織 ### 3) ソリューション Operation Document Generatorは、以下の機能を持つモジュール型アプリケーションです： - Webインターフェースを介して運用デジタルメディアと画像を取り込み - 処理前に入力品質を分析し、メタデータを抽出 - 録画をフレームに分割し、関連するフレームをシーンとしてマージした後、重複を削除 - 選択されたフレーム/画像に対してOCRを実行し、結果をPostgreSQLに保存 - ステップを構造化されたマニュアルへと精緻化（マニュアルテンプレート + ルールベース構造 + LLMによるブラッシュアップ） - 重複排除/重複処理を管理し、ルールの使用状況を分析するためのRule Manager UIを提供 - 迅速なQ&Aのために、埋め込み + ベクトル類似性検索を用いたチャットボット/ナレッジ検索レイヤーを追加 ### 4) 仕組み（エンドツーエンドのワークフロー） **ステップ 1 — アップロードと検証** ユーザーがWeb UIを通じてデジタルメディアをアップロードすると、システムがメタデータを抽出し、品質アナライザーを実行して入力が処理に適しているかを確認します。 **ステップ 2 — フレーム抽出とシーンマージ** ビデオプロセッサが一定間隔でフレームを抽出し（フレームエクストラクター）、関連するフレームを論理的なグループ/シーンにマージすることで、冗長性を減らし分析を容易にします。 **ステップ 3 — 重複排除** 専用の重複排除コンポーネントが、重複またはほぼ同一のフレーム（ハッシュ/画像類似性）を削除し、意味のあるユニークなコンテンツのみをドキュメント化のプロセスへ進めます。 **ステップ 4 — OCR + 保存** Tesseract、EasyOCR、Vision APIなどのツールを使用して、選択されたフレーム/画像に対してOCRを実行します。結果はリポジトリロジックを介してPostgreSQLに保存され、後の検索や監査に利用されます。 **ステップ 5 — 生の観測データを構造化されたステップに変換** 「Chain of Thought」パイプラインが、抽出された生のコンテンツをクリーンなステップバイステップのアクションフローに変換します。候補となるステップの抽出、検証、クラスタリングと重複のマージ、重複削除を行い、出力をマニュアルテンプレート形式に標準化します。 **ステップ 6 — ルールとマニュアル構造のガバナンス** 2つのアプローチを適用できます：マニュアル構造（テンプレート駆動）またはルールベース構造（ルール統合 + ルールUIによる管理）。 **ステップ 7 — 提供、検索、監視** 生成された出力とアーティファクトはオブジェクトストレージ（MinIO）に保存でき、システムの動作は個別のログファイルとDBトラッキングに記録され、監視とトラブルシューティングをサポートします。 ### 5) 主な実装機能 **A) スキルエンジン** - デジタルメディアアップロード処理 + メタデータ取得 - 低品質な入力をフィルタリングする品質アナライザー - フレーム抽出サービス - ノイズを減らしステップのグループ化を改善するシーン/フレームマージ - 意味のあるフレームのみを保持するための画像/フレーム重複排除（ハッシュ/類似性ベース） **B) OCRおよびコンテンツ抽出** - リポジトリ永続化を備えたOCRサービスレイヤー（監査可能な結果） - 入力をOCR、プロンプティング、後処理にルーティングできる統合ハンドラーコンセプト **C) 「Chain-of-Thought」ステップ構造化（主要な差別化要因）** - 煩雑な生のデジタルメディアコンテンツを、クリーンで整理された運用ステップに変換 - クラスタリング、重複解消、マージ、クリーンアップ、およびテンプレート出力 **D) ルール統合 + Rule Manager UI（ガバナンスと制御）** - 重複排除/重複ルールのCRUD管理用Web UI - ルール分析ビュー：ルールの使用頻度 + 未使用のアクティブなルール - ドキュメントの結果に対して適用されたルールを検査するためのドキュメント重複レビューページ - ルールExcel出力のバージョニング動作（バージョンの自動インクリメント） **E) ナレッジ検索（埋め込み + ベクトル検索）** - 埋め込みコンポーネントは複数のプロバイダーをサポート（ローカルモデル/Ollama/OpenAI/AWS Bedrock） - ベクトル類似性検索にPostgreSQL + pgVectorを使用 - チャットボットリポジトリがメッセージ + 埋め込みを保存し、ベクトル類似性を介して類似メッセージを検索 - チャットボットのガイダンスを向上させるために「ベストプラクティスガイドライン」を埋め込みに追加するスクリプト **F) エンタープライズ対応の運用** - PostgreSQL DB初期化 + リセットスクリプト。一貫したIDのための構造化オブジェクトとシーケンス - フレーム/アーティファクト/ログ出力用のMinIO（S3互換）を介したオブジェクトストレージ統合 - 問題を迅速に切り分けるための専用ログ（アプリログ、docgenログ、監視ログ） - Dockerfileによるコンテナ化とKubernetes/OpenShiftデプロイメントパターン **G) UXとユーザビリティ** - 多言語UIサポート（英語/日本語翻訳） - 動画アップロードUIスクリプト（ドラッグ＆ドロップ、進捗、エラーハンドリング） - 動画アップロードステータスとユーザーアクティビティを監視するための管理ダッシュボードテンプレート ### 6) アーキテクチャ - **Webレイヤー：** ルーティング、テンプレート、セッション、言語選択、ログイン保護 - **サービスレイヤー：** 動画アップロードサービス、ルール統合サービス、マニュアル構造サービス、フレームサービス - **データレイヤー（PostgreSQL + pgVector）：** 動画メタデータ、OCR出力、埋め込み、セッションログ、処理結果を保存 - **オブジェクトストレージ（MinIO）：** 抽出されたフレームやアーティファクトなどの大きなバイナリコンテンツを保存 - **可観測性：** ログローテーション + 稼働時間を維持するための再起動監視スクリプト - **デプロイ：** Docker化されたアプリ + Kubernetes/OpenShiftデプロイ構成 ### 7) 具体的な成果例 当社のパイプラインは、重複排除と精緻化の実用的な効果を示しています。6件のユニークなレコードから開始し、重複排除によって4件に絞り込み、さらにクラスタリング、マージ、精緻化を継続して最終ドキュメントを生成します。パイプライン終了時までに **約33%の削減** を実現します。これにより、ノイズの低減、重複手順の削減、より洗練されたマニュアル、そしてレビュー時間の短縮が可能になります。 ### 8) 主なユースケース **ユースケース 1 — 画面録画からのIT運用ランブック作成** **状況：** ITチームがインシデント対応やメンテナンス手順を動画として記録している。 **課題：** 動画からランブックへの変換に数時間を要し、手順の漏れが発生しやすい。 **解決策：** 動画をアップロード → フレーム抽出 → UIテキストのOCR → 手順シーケンスの構築 → 重複排除ルールの適用 → ランブックの公開。 **ユースケース 2 — 業務プロセスチーム向けの標準作業手順書（SOP）** **状況：** 運用チームが動画やスクリーンショットを使用してスタッフをトレーニングしている。 **課題：** オンボーディングに時間がかかり、手順にばらつきがある。 **解決策：** テンプレート + ルールガバナンス + 多言語UIにより、標準化されたマニュアルを生成。 **ユースケース 3 — 頻出する解決策からのカスタマーサポートナレッジベース** **状況：** サポート担当者が同様の問題を繰り返し解決している。 **課題：** ナレッジがチャットや録画に分散している。 **解決策：** 埋め込み（embeddings）の保存 + ベクトル検索により、類似事例やベストプラクティスのガイダンスを抽出。 **ユースケース 4 — コンプライアンス重視の手順と監査性** **状況：** 規制対象組織において、追跡可能で一貫性のある手順が求められている。 **課題：** 手順が一貫して記録され、更新されていることを証明するのが困難。 **解決策：** ルールマネージャー + DB永続化 + ログにより、ドキュメント生成のガバナンスとトレーサビリティを構築。 ### 9) 差別化要因（単なる「OCR」ではない理由） - シーンロジックと重複排除を備えたデジタルメディアからマニュアルへのパイプライン - 重複を制御し、ルールの有効性を測定するルールガバナンスUI - LLM活用のプロンプト処理と手順の品質向上による精緻化 - エンタープライズスタック対応：Postgres + pgVector、MinIOストレージ、Docker/Kubernetes/OpenShiftパターン、ログ/監視スクリプト - グローバル展開に対応する多言語UI（英語/日本語） --- Source: https://seekbytes.com/ja/knowledge-base/operation-document-generator