ローカルLLMのAI活用事例・導入事例

【成果】 実証実験の結果、客室乗務員の引き継ぎレポート作成時間を最大で3分の1に短縮することに成功しました。これにより、乗務員が旅客サービスに注力できる時間を新たに創出しています。また、AIがJAL仕様の標準的なレポートを生成することで、内容の修正発生率が低下し、管理者を含めたレポート業務全体の工数抑制にもつながりました。 今後は、対象となるレポートの種類を拡大し、全客室乗務員への展開を目指してプロジェクトを推進しています。

【成果】 千葉県市川市にある三井倉庫サプライチェーンソリューションの拠点において実証実験が行われ、8つのバースで正式にサービスが導入されました。 ナンバープレートの自動認識により、これまで管理が難しかった荷物の積み降ろし時間の実績データが正確に取得できるようになりました。手入力によるミスや漏れが防げるだけでなく、予約情報がない車両についてもログとして実績データを取得することが可能です。 導入企業では、取得したデータを分析することで、ドライバーの待機時間削減や庫内作業の準備、人員配置の最適化など、業務プロセスの効率化が進められています。また、マニュアルでの管理工数が削減されることで、年間約300万円程度のコスト削減が見込まれています。

【成果】 2023年8月から10月にかけてデジタルイノベーション本部で実施された検証では、プログラマーが生成AIを用いてプログラミングの要約とコード生成を行いました。その結果、システム稼働を確認するまでに要する時間が、導入前と比較して最大約70%短縮されるという大きな成果が得られています。 今後は国内外のシステム開発支援へと展開し、レガシーシステム対応を含む社内全体の開発保守工数の30%削減を目指すとしています。また、研究サポート業務や技術アーカイブといった専門領域への応用を進めるとともに、将来的には業務特化型LLMを提供する外販サービスの展開も視野に入れています。