背景・課題
- 生成AIによるビジネスプロセスの変革、業績貢献や競争優位性向上といった攻めのDXの実現
- 事業部門およびIT部門における生成AIキーマンの育成
Smart Generative Chat導入の決め手
- 当社生成AI戦略を背景とした生成AI基盤内製化への理解と協力
- AIモデルの進化への素早い対応
- ライセンス数課金ではない料金体系によるコストパフォーマンスの良さ
- RAG （Embedding Chatbot）への対応とユーザーが直感的に扱える親切なGUI
Smart Generative Chat活用内容
- 議事録作成、メール添削、プレゼンテーションの構成案作成、発表原稿の作成、FAQ案作成などデスクワークの業務効率化
- RAGを活用した自社データに基づく回答生成、シナリオ機能（アシスタントAPI）を活用した業務の自動化
効果
- 業務効率化はもちろん、グループ内の各組織に生成AIキーマンが多く誕生することで、DXや先端技術への取り組みのモチベーションが向上
背景・課題
未来につなげるITプロジェクトの一環として生成AIを導入
Q.
まずは貴社のIT戦略や生成AIに関する意識について教えてください。
A.
IT部門の重要施策として、未来につながるIT基盤構築/IT環境刷新、ITセキュリティの向上、攻めのDX実現（業績貢献/競争優位性向上など）を掲げて推進しています。
生成AIの導入目的は、効率化/コスト削減といった守りのDXだけではなく、攻めのDX実現（業績貢献/競争優位性向上など）を重視し推進しているのが当社の特徴です。そのため「Smart Generative Chat」による汎用的なチャットボット型AIアシスタントだけではなく、生成AIやデータサイエンスなど先端技術によるビジネス・業務プロセスの改革にも取り組んでいます。
具体的にはIT部門の内製化体制により、様々なDXテーマについてプロトタイプを開発し、自前でPoCを行うことでフットワークの軽いDXへのチャレンジ環境を実現しました。そして「Smart Generative Chat」の活用によってAIリテラシーが向上した事業部門の生成AIキーマンとタッグを組んで、取り組みの加速を図っているところです。
Q.
生成AI導入以前にあった課題を教えてください
A.
生成AI視点で課題を整理すると「ホワイトカラーの生産性向上」です。
日本のホワイトカラー労働生産性は世界的にも低いと評価されています。原因は非効率な業務プロセス、合理化を阻む企業風土、IT活用不足など、企業ごとに事情は異なるものの、働き方の変化、少子高齢化、さらにはデジタル技術の高度活用といった外部要因によって、ますます重要な課題として浮上しています。
さらに、AIエージェントといった技術がホワイトカラーの代替可能性を示す現状は、単なる新技術の導入に留まらず、社会全体に大きな変革をもたらす前兆とも捉えられます。したがって、企業は今後5年、10年という中長期的なスパンで戦略および計画を策定し、当課題の根本な解決に取り組む必要があると考えています。
Smart Generative Chat導入の決め手
当社生成AI戦略を背景とした生成AI基盤内製化への理解
RAGへの対応や親切なGUI、ライセンス数課金ではない料金体系によるコストパフォーマンスの良さやAIモデルの進化への素早い対応も高評価
Q.
生成AIの導入にあたって調査検討時に重点を置いたポイントはありますか。
A.
導入後に回答精度の課題がボトルネックとなることは想定していたためRAGへの対応有無は重視しました。また新たな技術をユーザーに利用してもらうにはUI/UXが重要であるため、ユーザーが直感的に扱えるようにGUIにもこだわりました。
Q.
Smart Generative Chat導入の決め手となったポイントを教えてください。
A.
RAGとGUI以外のポイントでは、ライセンス数課金ではない料金体系によるコストパフォーマンスの良さ、Azure環境内製化への理解と協力、AIモデルの進化への素早い対応が決め手となりました。
Smart Generative Chat活用内容
議事録作成やメール添削、プレゼンテーションの構成案や発表原稿、FAQ案の作成など、デスクワーク業務の効率化に幅広く活用
Q.
Smart Generative Chatの主な使用用途を教えてください。
A.
議事録作成やメール添削、プレゼンテーションの構成案作成、発表原稿の作成、FAQの案作成、RAGを活用した自社データに基づく回答生成、シナリオ機能（アシスタントAPI）を活用した業務の自動化などデスクワークを効率化するために営業部門、製造部門、管理部門それぞれで幅広く活用しています。
Q.
Smart Generative Chatの優れていると感じる部分はどこですか。
A.
導入後１年経過した現在でも他社製品/サービスと比較して、最新のAIモデルへの素早い対応や、常に進化する技術をタイムリーに活用できる点などで優れていると評価しています。
Q.
Smart Generative Chatの展開にあたり考慮したことや事前・事後に取り組まれたことがあれば教えてください
A.
当社の生成AI戦略として、約２割のアーリーアダプター層は生成AIによる変革を積極的に受け入れたとしても、他層は長期間かけての普及活動が欠かせないという見込みに基づき、まずは費用負担しても生成AIにチャレンジしたい組織を募り、利用者を限定し、導入展開を行っています。
加えて教育カリキュラムや教材をニッポンハムグループや各組織業務に即して内製化し、プロンプトテンプレートなども一から準備しました。
特に注力しているのは対面型研修で、全国の拠点に出張し、導入・利活用支援を丁寧に展開しています。結果として約7か月でユーザー数は4千人、月間トークン数は３億を超える状況に至っています。
Q.
ご利用者さま（ユーザーさま）からはどのような声があがっていますか
A.
アクティブユーザーからは、業務においてSmart Generative Chatがなくてはならない存在であるとの声があがっています。
具体的には「メール添削や議事録の作成の時間削減につながり、非常に助かっている」「短時間で質の高い文書が作成できるため、時間の節約になっている」「ボット（RAG）を活用することで、社内の問い合わせ対応に迅速に対応できるため、業務の効率化に繋がっている」「プログラミングのコードのエラー原因を特定してくれるため、作業がスムーズに進む」といった声があります。
効果
業務効率化はもちろん、グループ内の各組織に生成AIキーマンが多く誕生することで、DXや先端技術への取り組みのモチベーションが向上
Q.
Smart Generative Chatの導入で感じている効果を教えてください
A.
生成AIによる業務効率化はもちろんですが、Smart Generative Chatの活用を通じてニッポンハムグループ各組織に生成AIキーマンが多く誕生し、DXや先端技術への取り組みへのモチベーションが全社的にもかなり高まっていると感じています。
Q.
全社展開ののちに見えた課題や現在も抱えている課題があれば教えてください。
A.
当社はまだ全社展開しておらず、限定的な展開ではありますが、Smart Generative Chatの利用組織、利用者が増えていくにつれ、維持管理体制の不足や同時利用時のサーバ負荷/性能面の課題が顕在化してきました。
また他には経営が評価できるレベルでの大きな効果事例が少ないこと、RAGを使いこなせていないことが主にあげられます。
Q.
貴社の生成AIに関する今後の取り組みについて、計画があれば教えてください。また、その将来に向けて、システムサポートにどのようなことを期待しますか
A.
当社IT部門の重要施策である「生成AIによるビジネスプロセスの変革（攻めのDX）」、またこれを実現するための「事業部門／IT部門における生成AIキーマンの育成」、これらの達成に向けて、最新の技術をタイムリーに活用できるサポートや、SGCバージョンアップによる充実した機能提供といったご支援を期待しています。
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