コスト削減のAI活用事例

【成果】 従来は外部機関の専用装置による実験で半年以上かかっていた熱間延性の予測が、独自開発した分析モデルによってわずか数分で実行可能となり、大幅なリードタイム短縮を実現しました。また、現場のユーザーが数値を入力するだけで簡単に予測結果を得られるシステムが完成し、鋼材の種類に応じて複数のモデルを使い分けることで予測精度をさらに高めています。 現在では300人以上の社員がツールを活用し、30件以上のプロジェクトが実用段階に進むなど、組織全体にデータドリブンな課題解決の文化が定着しつつあります。

【成果】 画像生成AIの活用により、生成されるデザイン案の数は従来の100倍に増加しました。これにより、デザイナーはAIが生成した幅広いアイデアをベースに、より洗練されたデザインを制作するなど、クオリティを高めるコア業務に集中できるようになっています。 アンケート分析においては、担当者の主観やバイアスを排除した信頼性の高いデータが得られるようになり、外部発注を必要とせずに社内システムで迅速な分析が可能となりました。結果として、アンケート分析業務において約80％の効率化を実現しています。 今後は、この生成AI環境を全社や海外のグループ会社にも展開し、さらなる業務効率化とグローバルでの開発力強化を目指していく方針です。

【成果】 半年間のPoC活動を通じて、要約や分類、抽出といった定型業務を中心に、24テーマの9割以上で生成AIの有効性が確認されました。特に知財部門では、これまで人手で行っていた作業の約8割をプロンプト化し、生成AIに任せることで大幅な省力化を実現しています。 2024年10月からは第3シーズンの活動がスタートし、25のテーマで実業務への適用検証が進められています。今後は、社内に蓄積された非構造化データと基幹システムの構造化データを掛け合わせることで、新たなビジネス価値を創出する「次世代データドリブン経営」の実現を目指しています。