マブチモーターの全社生成AI、3ヵ月9,500時間削減を支えた選定基準

「入力データが学習に利用されない」という条件を、機能の比較検討より前の入口条件に据えた要件設計が、この取り組みの土台になっています。機密を扱う現場では、便利かどうか以前に「これは入力してよい情報なのか」という判断が個人に委ねられた時点で、利用は止まります。会社として使える環境をあらかじめ用意し、その判断を現場から引き取っておく組み立てが、ためらいなく手を伸ばせる状態をつくったと考えられます。

効果の測定を、後追いのアンケートではなくツールの機能として利用そのものに埋め込んだ点も見逃せません。ユーザーごとの削減時間を推定してグラフで示す仕組みは、使うほど自分の手元で成果が見える形になり、報告のための集計作業を新たに増やさずに済みます。定量的な把握を選定要件に含めていたことと合わせると、測り方を先に決めてから広げる順序が、全社規模の意思決定を支える材料になったのではないでしょうか。

適用先を、海外拠点とのメール翻訳、アンケートの集計、VBAのコード生成、文書の添削という具体的な業務名で示した進め方も効いています。汎用の道具として配るだけでは、多くの人は自分の仕事との接点を見つけられません。加えて、サービスを提供するExa Enterprise AIと導入を支援したNSSOLという役割分担があり、環境の構築と展開を自社だけで抱え込まない体制が、短期間での全社展開を現実的なものにしています。