実施時期: 2024年12月|2026.06.02 最終更新
プロジェクト期間: 半年〜 1年
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
日立インダストリアルプロダクツは、ポンプや送風機などの大型産業機械を製造しています。同社は事務作業において生成AIを活用し一定の効果を上げていましたが、自社のコア領域である製造業務への適用には2つの壁がありました。
1つは、顧客向けの製品図面など機密性の高いデータを扱うため、一般的な生成AIでは情報漏えいのリスクがあること。もう1つは、自社ノウハウが凝縮された専門性の高いプロセスが多く、一般的なサービスでは十分な効果が期待できないことでした。 そこで、クローズドな環境で稼働し、専門チームが継続的に支援する日立システムズの「製造業向けアシスタントAI」の導入を決定しました。
日立システムズの支援のもと、2つのユースケースで生成AIシステムの開発を進めました。
1つ目は「製造規格の確認支援AI」です。全社・工場別・部門別と多岐にわたる規格文書をAIに学習させ、作業内容を質問すると関連規格を即座に回答する機能を開発しました。ハルシネーション対策として、出力内容に必ず引用元を明示する仕組みを組み込んでいます。
2つ目は「製造仕様書のレビューAI」です。英語で書かれた塗装仕様書の翻訳機能と、対応不可の仕様や矛盾を自動抽出する機能を開発しました。過去の仕様書と指摘事項を学習データとして活用し、テストとチューニングを繰り返して精度を向上させています。 日立システムズは、アナログデータのデジタル化プロセスも含め、満足のいく精度が出るまで継続的な伴走支援を提供しました。
改善・向上したこと
業務の自動化
生産性向上
対応時間・リードタイムの短縮
属人化解消
社内ナレッジ活用
推進したこと
システムへのAI機能組込み
AI基盤・インフラ構築
AIリテラシー向上
AI活用の社内展開・定着
「製造規格の確認支援AI」により、1回あたり約5分かかっていた規格検索が約1分に短縮され、最大80%の作業時間削減を実現しました。新人作業員でも適切な情報にアクセスできるようになり、作業手順書作成の精度向上も期待されています。
また、「製造仕様書のレビューAI」では、仕様書レビュー1件あたりの平均作業時間が約30時間から約18時間へと短縮され、約40%の工数削減が確認されました。 現場だけでなく経営層からも高い関心が寄せられており、今後は業務プロセスの標準化を進めながら、さらなる生成AIの活用拡大を目指しています。
全社共通・汎用業務
社内データ検索・データ抽出
AIによる定型業務の自動化
文書・ナレッジ
社内文書・ナレッジ
マニュアル・業務規定・FAQ
仕様書・コード・技術資料
帳票・紙の資料
図面・設計図・仕様書(紙/PDF)
採用したAI技術
テキスト・言語AI
翻訳・多言語対応
データ抽出・入力自動化
社内データ検索
社内Q&A対応
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
RAG(社内データ等をAIが参照して回答)
クラウドAI基盤
構築・利用したデータ基盤・インフラ
Microsoft Azure
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、機密情報保護の壁をクローズド環境の構築で乗り越え、ハルシネーション対策として引用元明示を徹底した点にあります。このアプローチは、膨大な社内規定や専門的な仕様書を扱う建設業や金融業など、他業種のコンプライアンス確認業務にも応用可能です。導入にあたっては、既存の業務プロセスが部門ごとに異なると開発コストが膨らむため、事前のプロセス標準化が重要なハードルとなります。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、自社に合ったツール探しにご活用ください。
製造業向けアシスタントAI導入事例:株式会社日立インダストリアルプロダクツ様:株式会社日立システムズ
発行元:株式会社日立システムズ
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