AI First Manufacturing - ユースケース
事業運営を高速化する生成AI環境構築
生成AI環境構築により個別業務プロセスの課題を迅速に解決し、事業運営の高速化・安定化と費用削減を実現
課題・背景
生成AIの探索的な業務適用は効果を発揮するまで時間がかかる
- 生成AIの適用可能領域は非常に広く、ポテンシャルを最大限に引き出す適切な戦略と計画が難しい
- 導入における目的設計、課題整理、システム構築の膨大な工数とそれに付随して高額な費用がかかる
ニーズ
生成AIと協働で改善活動を実施して効果発揮までの加速化を目指したい
- 個別の業務プロセス課題の迅速な解決ができる生成AI環境を構築したい
- 生成AIとの伴走関係を社内標準化し持続可能な成果を確保、企業の競争力を強化したい
アプローチ
GOAL
AIにより製造業特有の複雑な専門データを含む
生成AI環境を実現し、大幅な業務削減効果に貢献
- 社内向けに特化した製造業特有の複雑な専門データを扱う生成AI環境を実現
- 生成AI環境を活用する事により、情報収集や相談にかかる業務効率の向上
製造業における生成AIの環境構築
社内ChatGPTに質問すると、ナレッジDBに格納しているさまざまな形式の社内情報から 知りたい情報を即時に返答してくれる
取り組みの流れ
- STEP01ヒアリング/課題抽出
AI活用が効果的な課題を選定
現場と会話を重ね、AIコンサルタントの視点からボトルネックを特定して、AI活用可能な課題を選定
- STEP02AI導入検証
AI試作による課題解決検証
選定課題を基に目標を設定。AI技術を駆使してAIを試作し、課題解決の可能性を検証
- STEP03検証評価、方針検討
次フェーズに向けた計画策定
Al導入検証結果を基に、システム化の効果や要否を検討
- STEP04システム実装
AIアルゴリズムの実装・改善
エンジニアリング部隊と協同してシステムの実装・検証・改善
製造業をAIファーストへ
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