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はじめに

  • 三菱UFJ銀行: 生成AIの導入で月22万時間の労働時間を削減。社内文書のドラフト作成や稟議書の作成が効率化され、顧客との対話やサービス提供の質の向上に時間を割くことが可能に。

  • パナソニックコネクト: AIアシスタントを導入し、1日5000回の利用。自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能。

  • セブンイレブン: AIを活用し商品企画の期間を10分の1に短縮。店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成。

  • LINE: エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化。GitHub Copilotを利用し、エンジニアが実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成。

  • 大林組: 生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案。迅速なデザイン生成を可能にし、設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略。

AI導入のメリット [1]

  • 作業処理能力: AIは人間を上回る作業処理能力を持ち、特に識別や予測といったタスクにおいて高速で正確な処理が可能。

  • 属人化の解消: 特定の人材にスキルや知識が属人化している場合、AIを導入することで状況を改善できる。

  • 単純労働の解放: 単純で時間のかかる作業をAIに任せることで、人間は企画などのクリエイティブな業務に時間を割くことが可能。

  • 生産性の向上: AIには体調変化も決まった勤務時間もないため、休むことなく大量のデータを処理できる。

  • カスタマイズ可能: アノテーションのやり方次第でAIを自社のビジネスの課題や展望に合った方針でカスタマイズ可能。

生成AIの活用事例 [2]

  • 行政での活用: 神奈川県では、生成AIを業務に利用することを予定し、企画・立案のアイデア出しや挨拶文の作成に活用。

  • イラスト生成: AI Picasso株式会社は「いらすとや」と提携し、AIを用いて高品質なイラストを生成。

  • 情報検索システム: コカ・コーラでは社内のデータファイルから情報を効率的に取り出す生成AIを活用。

  • コンタクトセンター: ベネッセはAIを活用した次世代のコンタクトセンターを実現し、オペレーターの回答支援を行う。

  • 製造現場の改善: 旭鉄鋼では生成AIを活用し、改善活動を属人的に管理するのではなく、共有されたノウハウを活用。

AI活用の注意点 [2]

  • 情報漏えいのリスク: AI活用には情報漏えいのリスクがあり、AIへのハッキングや不正利用による機密情報の流出が懸念される。

  • AIの過信: AIの過信による業務ミスの発生があり得るため、適切な監視と管理が必要。

  • AI人材の不足: AIを活用するための専門人材が不足していることが多く、教育や研修が重要。

  • 一時的なコスト増: AI導入には初期投資が必要であり、一時的なコストの増大が発生する可能性がある。

  • データマネジメント: リスクを最小化するためのデータマネジメントが重要であり、適切なデータの管理が求められる。

AI導入の成功ポイント [1]

  • 目的の明確化: AI導入の目的とゴールを明確にすることが重要。

  • データの質の把握: 自社が持つデータの量や質を把握し、適切なデータを用意する。

  • 人材の配備: AI活用のための専門人材を配備し、適切な教育を行う。

  • ツールの選定: 自社に合うAIツールを選び、効果的に活用する。

  • リスク管理: システムとルールの両面からリスクを管理し、適切な対策を講じる。

AI活用のリスク [2]

  • 個人情報漏洩: AIの活用により個人情報や機密情報の漏洩リスクが高まる。

  • サイバー攻撃: AIシステムがサイバー攻撃の対象となる可能性がある。

  • 業務ミス: AIの過信による業務ミスが発生するリスクがある。

  • 人材不足: AIを活用するための専門人材が不足している。

  • コスト増大: AI導入には初期投資が必要で、一時的なコストの増大が発生する可能性がある。

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