事例の概要
| 企業 | Cox Automotive（Fleet Mate） |
|---|---|
| 地域 | 欧米 |
| 業種 | 自動車 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | AIエージェント・プラットフォーム |
| 使われた技術 | Amazon Bedrock AgentCore と Strands Agents で構築した修理見積のAIエージェント |
| 関連する製品・サービス | Amazon Bedrock AgentCore（Amazon Web Services, Inc.）、Strands Agents（Amazon Web Services, Inc.）、Amazon Bedrock（Amazon Web Services, Inc.） |
成果
取り組みの内容
Cox Automotiveは自動車の流通・サービス関連の事業を手がける企業で、Fleet Mateは法人の車両フリートの整備・修理を管理するサービスです。修理見積は、車両の状態、部品、作業工数、価格情報を突き合わせて作る必要があり、1台あたり最大2日程度かかっていました。
同社は、AWSのエージェント実行基盤Amazon Bedrock AgentCoreと、オープンソースのエージェント開発キットStrands Agentsを使い、見積作成の手順をAIエージェントに担わせる仕組みを作りました。
AWSが2025年12月のre:Invent 2025のまとめで紹介したところでは、1台あたりの修理見積の作成時間が48時間から30分未満になったとされています。見積の精度や、人が修正した割合は公表されていません。
なお、これは工場の生産現場ではなく、車両のアフターサービスの事例です。製造業のサービス部門や保全部門で、情報を集めて書類にまとめる定型の業務に、同じ構成を当てはめられる可能性があります。
この事例から読み取れること
- 効果が大きく出ているのは、複数の情報を集めて書類にまとめるまでの待ち時間であり、エージェントの適用先を選ぶ目安になる
- 見積の精度や人の修正率が公表されていないため、自社で評価する際は時間短縮と合わせて品質の指標を置く必要がある
- 工場の生産現場ではなくアフターサービスの事例であり、製造業ではサービス・保全部門の見積業務が近い適用先と考えられる
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