実施時期: 2023年10月|2026.05.19 最終更新
機密データを扱う業務を生成AIで効率化し、作業時間を最大50%削減
企業規模: 1,000人以上
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プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 社内の独自データを安全に活用したい
- 定型業務を効率化し、創造的な業務の時間を増やしたい
- AIを導入しても現場に定着するか不安を感じている
プロジェクト概要
背景・目的
住友化学は、中期経営計画において「デジタル革新による生産性の向上と事業強化」を重要な戦略として掲げています。 素材の創成から応用、生産プロセスの設計に至るまで、幅広いデータと知見に基づき事業運営を行っている同社にとって、日々のオフィス業務や研究・製造データの分析にかかる工数が課題となっていました。
既存事業の競争力確保や新規ビジネスモデルの創出を目指す中で、従業員が創造的な業務に集中できる環境を構築するため、セキュアな環境で独自情報を扱える生成AIの導入を決定しました。
アプローチと成果
アプローチ
住友化学は、生成AIを活用した自社専用のチャットシステム「ChatSCC」を開発し、約6,500名の全従業員を対象に運用を開始しました。
本システムの最大の特徴は、入力した情報が外部に漏洩しないセキュアな環境を構築している点です。これにより、機密性の高い技術アイデアの創出や、研究・製造データの分析といった独自情報を取り扱う業務にもAIを適用できるようになりました。 また、単にシステムを導入するだけでなく、現場への定着を促すための社内支援にも注力しています。利用頻度の高いプロンプト集の配布や、効果的な指示文書の作成テクニックの共有、順守すべきルールの明文化、さらには初心者向けの教育動画を公開するなど、従業員がスムーズにAIを活用できる体制を整えています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
業務の自動化
生産性向上
社内ナレッジ活用
推進したこと
AI活用の社内展開・定着
AIガバナンス・リスク管理
AIリテラシー向上
事前検証として約200の典型的な業務パターンでテストを実施した結果、最大で50％以上の業務効率化が確認されました。 文書作成や校正、プログラムのソースコード生成といった一般的なオフィス業務の負担が大幅に軽減されています。
今後は、社内の各組織に蓄積されたナレッジを連携させるスキームの整備や、特定分野のデータで追加学習を行った特化型モデルの構築も視野に入れており、さらなる付加価値の創出を目指しています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
自社活用（自社開発・活用推進）
AI人材育成・研修
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
全社共通・汎用業務
社内専用AIアシスタント構築
AIによる定型業務の自動化
高セキュリティ環境構築
製造
研究開発支援
活用したデータ
文書・ナレッジ
仕様書・コード・技術資料
数値・Excel・ログ
研究・製造データ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
文章生成・ライティング
ソースコード生成
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
ファインチューニング（特定の業務向けにAIを再学習）
活用・導入したAIモデル・ツール
生成AI・LLMサービス
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、セキュアな環境構築により機密データの活用を可能にした点と、プロンプト集や教育動画といった手厚い定着支援策をセットで提供したことです。このアプローチは、製造業に限らず、顧客情報や独自ノウハウを扱う金融や専門サービス業など、セキュリティ要件の厳しい他業種でも大いに参考になります。導入にあたっては、AIの回答精度を高めるための社内データの整理や、従業員のリテラシー格差を埋める継続的な教育がハードルとなるため、事前の運用ルール策定が不可欠です。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧いただき、自社に合った推進体制づくりのヒントにしてください。
プロジェクト実施・導入企業
住友化学株式会社
素材の創成から応用、生産プロセスの設計に至るまで、幅広いデータと知見に基づき事業運営を行っている化学メーカー。
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