AIガバナンス・リスク管理のAI活用事例

【成果】 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。

【成果】 本アプリケーションの導入により、社員の経験や専門用語の知識レベルに依存することなく、直感的な操作で目的のデータに到達できるようになりました。情報検索から要約の生成までが約30秒で完了するため、情報収集にかかる時間が大幅に短縮され、業務効率化に貢献しています。 2025年6月の運用開始時には、設計・製造・品質保証部門を中心とした国内5,000名以上の社員に提供されました。今後は営業や物流など、製品のライフサイクルに関わる幅広い分野の社員へと利用対象を拡大する予定です。さらに、海外拠点への展開や、回答精度の向上、検索性の拡充なども計画されており、全社的な品質マネジメントの強化と顧客対応の迅速化が期待されています。

【成果】 全社へのAI導入から1年間で、社員の労働時間を合計18.6万時間削減するという大きな成果を達成しました。1回の利用あたり平均約20分の業務短縮につながっており、直近3ヶ月の利用回数は前年同期比で41％増加するなど、社内での定着が進んでいます。 定性的な変化として、導入当初は単純な検索エンジン代わりの利用が主でしたが、現在では戦略策定の基礎データ作成や商品企画など、より高度で生産性の高い業務への活用へとシフトしています。また、懸念されていたシャドーAIによる情報漏洩や著作権侵害などのセキュリティインシデントは、導入後16ヶ月間一切発生していません。 品質管理に特化したAI機能についても、現場の社員から5点満点中3.5点という高い評価を獲得しています。 今後は、設計段階での問題特定や手戻り時間の削減による人手不足解消が期待されており、さらにはAIが自律的に業務を遂行する「オートノマスエンタープライズ」の実現に向けた構想も進められています。

【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。

【成果】 CAG技術を採用した結果、RAGを用いた場合と比較してAIの正答率が約1.3倍に向上するという定量的な成果が得られました。安定した高精度な回答が可能になったことで、社員はより確実な対応策を迅速に得られるようになっています。 この取り組みにより、カスタマーハラスメントに対する初動対応が強化されただけでなく、社員が安心して働ける心理的・物理的な職場環境の構築に大きく貢献しています。