こんにちは。
ワークスアイディの奥西です。
さて、本日は「AI活用のユースケース〜Part2」をご紹介します。
▼前回はこちら
ワークスアイディでは、生成AIの活用からデータ基盤、データサイエンスの機械学習や需要予測など、企業でのAI・データ活用領域を伴走させていただいております。
これまでのワークスアイディ内でのAI活用の取り組みや、お客さま向けに支援してきた事例も含めてご紹介していきます。
それでは職種別にユースケースをご紹介していきます。
以下、ワークスアイディをWIDと省略して書いていきますね。
法務部門
生成AIは、法務部門においても業務効率化や品質向上に寄与しています。
近年では、法務系SaaSへのAI搭載も進んでおり、法務の業務フロー自体が大きく変わり始めています。
1.契約書の自動生成
過去の契約書や業界の雛形を「neoAI」に学習させることで、自社に最適化された契約書の草案を自動生成できます。
条件を入力するだけでAIが雛形を生成し、ドラフト作成の時間を大幅に削減。
先方の契約フォームに対するリスク評価にもAIを活用すれば、初期対応のスピードが格段に向上します。
2.コンプライアンスチェック支援
AIが最新の法令や社内規定を学習し、照会に対してリアルタイムで回答。
法改正に迅速に対応できるほか、従業員の内部統制やガバナンス意識向上にも貢献します。
「何かあったらAIに聞ける」体制により、
研究開発部門
AIの導入により、研究開発のスピードと精度が格段に向上しています。
WIDでもオンプレミス環境で「neoAI」を活用したR&D支援を進めています。
1.データ分析とインサイトの抽出
AIが研究データや実験結果を分析し、傾向や異常値、次のアクションのヒントを抽出します。
飲料メーカーの配合最適化や、自動運転のシミュレーション研究でも導入実績があり、
また「デジタルツイン」環境との組み合わせにより、物理的制約のない仮想検証も可能です。
2.製品デザイン・プロトタイプ支援
マルチモーダルAIにより、製品の見た目・使いやすさの検討が効率化されます。
技術ドリブンだけでなく、UXを重視した設計が今後ますます重要になります。
製造部門
製造現場においてもAIの導入が進み、データに基づく判断と自動化が広がっています。
1.生産計画の最適化
AIが過去の需要データやリードタイム、リソース情報を分析し、生産スケジュールを最適化。
小ロット・多品種生産のような複雑な条件下でも、効率的な計画立案が可能になります。
勘や経験に頼らずとも、
2.品質管理/設備保全の予知
製造ラインのリアルタイムデータを活用し、
構造化データだけでなく、画像解析などマルチモーダルなアプローチも可能です。
IoT連携・BIツールによるダッシュボード化も進めれば、現場での意思決定が迅速になります。
まとめ
今回は、法務・研究開発・製造部門における生成AI活用のユースケースをご紹介しました。
「デジタル化」は単なるデジタルツールの導入ではなく、データ活用を前提とした業務設計への転換を意味します。
半導体性能の進化とともに、AIの能力も加速度的に向上。
その恩恵を最大限に受けるには、自社に蓄積されたデータをどう活かすかがカギとなります。
WIDでは各部門の課題に合わせて、AI導入の企画・実装支援を行っています。
ぜひ皆さまの組織でも、「自分たちの業務にAIをどう取り入れられるか」議論してみてください。
それでは、本日もGOOD JOB！！
▼こちらもおすすめ
