更新 2026.08.14
村田製作所グループの社内問い合わせ自動化、RAG研修で担当者が自ら開発し検証中
※イメージ画像です

取り組み概要
やさしく事例解説
プロジェクト解析
実施・導入企業
こんな方へおすすめのAI解説です
- 社内からの問い合わせ対応に追われている
- 生成AIを独学で学んでも体系立たない
- AIを任せられる社内人材が育たない
どのようなAIの取り組み?
Azure OpenAIを題材にLLMとRAGを体系的に学ぶ研修を通じて、情報システム部門の担当者が社内問い合わせ自動化システムを自ら構築し、検証段階まで進めたAI取り組み
業種
電子部品製造(製造業)
取り組み領域
情報システム部門/社内問い合わせ対応
使ったAI
Azure OpenAIによるLLM・RAG(生成AI)
主な成果
受講者がAzure環境でRAGを扱えるレベルに到達
電子部品メーカーの株式会社村田製作所は、グループ全体で進めるDXの一環として、LLMやRAG(外部データを検索してAIの回答に活用する仕組み)を社内で使いこなせるエンジニアの育成を必要としていました。そこで、キカガクが提供する、Azure OpenAIを使ってLLMとRAGを体系的に学ぶエンジニア向け研修を、グループ企業のITメンバーも対象に含めて実施しています。研修は座学だけで終わらず、Azureの実環境のコンソールを操作しながらコードを書き、LLMとRAGを一から組み上げる演習に時間が割かれました。受講後、参加者はAzure環境でRAGを扱えるレベルに到達し、研修を提案した株式会社福井村田製作所の情報システム部門の担当者は、学んだ内容を土台に社内問い合わせ対応の自動化システムを構築し、現在は検証を進めています。
出典:導入事例:株式会社村田製作所様 | 【事例:AOAI研修】社内問い合わせ自動化システムを自身で開発!LLMとRAGを体系的に学び実務に活かす | 法人向けDX研修ならキカガク 発行元:株式会社キカガク
やさしく事例解説
何に困って、AIを入れたのか
LLMやRAGに関する情報は、調べようと思えばいくらでも手に入ります。福井村田製作所の情報システム部門でも、担当者が技術情報を自分で追いかけながら学習を進めていました。それでも、個々の知識は身につくものの体系立てて理解するのは難しく、そこが悩みのタネになっていました。
編集部の見立てでは、ここでの詰まりは知識の量ではなく、断片をどの順番でつなげば動くものになるのか、という道筋が見えないことにあったのではないでしょうか。しかもこの担当者は、社内の問い合わせ対応を自動化したいという具体的な目的をすでに持っていました。作りたいものが決まっているのに全体の設計像が描けない状態は、独学がもっとも進みにくい局面です。
どうやって、うまくいったのか
Azureの実環境のコンソールを触りながらLLMとRAGを一から組み上げる演習構成が、この研修の軸に据えられています。仕組みの説明を聞くだけでなく、受講者が実際にコードを書いて動かすため、学んだ手順をそのまま実務の環境で再現できます。研修用に簡略化した環境ではなく、現場で使っているのと同等の環境を教材にした判断は、学習と実装の間に生じる翻訳の手間を消す効果を持ったと考えられます。
講師自身の実装経験を講義の中で共有する進め方も、効いた要素でしょう。仕様の解説だけでは、どこでつまずくのか、どの程度の精度なら実用に載せられるのかといった勘所までは伝わりません。担当者が自動化システムの実現イメージを具体化できた背景には、こうした実装者側の判断が言葉になって渡されたことがあったのではないでしょうか。
受講対象を一社に閉じず、グループ企業のITメンバーまで広げた設計も見逃せません。上申の場で幅広く声をかけたほうがいいと助言され、当初の想定より対象範囲が広がった経緯があります。同じ言葉で技術を語れる人がグループ内の複数の会社にまたがって生まれる状態は、後から効いてくる投資といえます。
具体的に、どんな成果が出たのか
改善・向上したこと
推進したこと
この事例で出た成果
受講者はAzure環境でRAGを扱えるレベルに到達し、研修内容を実務に活かす事例も生まれています。研修を起点に進んだ社内問い合わせ自動化システムは、機能面がほぼ完成し、精度は70点程度という担当者自身の評価のもとで検証が続いている段階です。ほかの受講者からもLLMやRAGのイメージが掴めたという反応が多く、チャットボットを使った問い合わせ対応の効率化に着手した人も出ています。完成した仕組みが配られたのではなく、作れる人が複数生まれたことが、この取り組みの成果の形です。
うちでも使える?
この進め方が噛み合うのは、作りたいものが先にあり、それを担う人がすでに社内にいる場合です。今回も、社内問い合わせを自動化したいという目的を持った担当者が受講しており、学んだ知識の行き先が最初から決まっていました。裏を返せば、前提となる技術の素地があるエンジニアを想定した内容でもあるため、開発の経験がない部門にそのまま当てはめると、演習についていけずに終わる恐れがあります。
実環境を触る演習が成立するには、自社で使えるクラウド環境と利用ルールが整っていることも前提になります。生成AIの利用可否や社外へのデータ送信の扱いが決まっていない段階では、学んだ翌日から手を動かせません。まずは、社内で「これはAIに任せたい」と名前が挙がっている問い合わせ業務を一つ選び、その回答の根拠になる資料がどこに、どんな形で置かれているかを確かめてみてはいかがでしょうか。RAGが成り立つかどうかは、その置き場所の状態でおおよその見当がつきます。
プロジェクト解析
導入部門・データ活用
導入部門:全社共通・汎用業務
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術:テキスト・言語AI
AIモデル・ツール
プロジェクト実施・導入企業
キカガク
法人向けDX研修を提供する企業。業界業種問わず1000社以上の企業に研修を導入し、DX人材育成における課題解決を支援している。Azure OpenAIを使ったLLM・RAGのハンズオン研修などのコースを提供する。
株式会社村田製作所
出典・参考情報
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