20250625_生成 AI 活用２年目の壁を突破せよ_(60min版)

Transcript

1. 「⽣成AI活⽤２年⽬の壁を突破せよ！」 〜 技術者が磨き、経営が動く “効率２倍化” に向けたロードマップ 〜 (60minバージョン) 2025/6/25 NOB DATA株式会社 代表取締役 ⼤城 信晃
2. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 本⽇のアジェンダ • 簡単なアンケート • はじめに • ⾃⼰紹介 • ChatGPTの基本 • ⽣成AIとChatGPTを振り返る • ⽣成AI活⽤２年⽬の壁とは • ⽣成AIのビジネス活⽤事例 • ⽣成AI活⽤の成功事例 • ⽣成AI活⽤２年⽬の壁を突破するには • 定⽯とワクワク感とロードマップ • ⽣成AIのビジネス活⽤４つの視点 • リスクや⾜りない部分を１つずつ 解消する • ご参考 • 業務での⽣成AI活⽤アイディア • 技術把握例 • ⽣成AIによる画像認識 • まとめ
3. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 簡単なアンケート
4. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 簡単なアンケート • ⽣成AIサービスを使っていますか？ 0. ほぼ使っていない ( ちょっと触った ことはある ) 1. 無料版 or 会社契約 で使っている ２. ⾃腹で 課⾦して使ってる
5. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. はじめに
6. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ⾃⼰紹介 ⼤城信晃(twitter @doradora09) NOB DATA株式会社 代表取締役社⻑ / データサイエンティスト協会九州⽀部 ⽀部⻑ / ASI未来社会研究所 所⻑代理 / iU 情報経営イノベーション専⾨職⼤学 客員教員 ・住まい 沖縄 -> 東京 -> 福岡 ・職歴 ヤフー-> DATUM STUDIO -> LINE Fukuoka -> NOB DATA(株) 創業 ・運営コミュニティ ・Tokyo.R(2010-2016) ・fukuoka.R、PyData.Fukuoka、 オモシロAIごった煮勉強会、ChatGPT部、 AGI福岡、他 ChatGPTは登場の３⽇後の 2022/12/2からほぼ毎⽇利⽤
7. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 2023/6/14-16の幕張メッセの展⽰会の模様 ChatGPTについては搭乗の初期からずっとウォッチ＆ビ ジネス活⽤の検討をしている⼀⼈です
8. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ⽣成AIとChatGPTを振り返る • ⾊々な⽣成AIがありますが、代表格はやはり⾔語形⽣成AIのChatGPT ⽣成AI ⾔語系⽣成AI ・ChatGPT ・Gemini ・Claude 画像系⽣成AI 動画系⽣成AI ⾳楽⽣成AI その他
9. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. OpenAI社のサムアルトマンCEO • おそらくTech系ではこの２年間、 最も注⽬を集めた経営者の⼀⼈ • 39歳。OpenAI社以前にもYコン ビネーターという会社の代表や、 並⾏してユニバーサルベーシッ クインカムを⽬指すワールドコ インの運営などにも携わってい る 引⽤元：ウィキペディア https://ja.wikipedia.org/wiki/サム・アルトマン
10. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ビジネス界では：孫さんリードで78兆円くらい投資予定 参考：https://www.youtube.com/watch?v=4X06srVjIT0 • OpenAI、オラクル、ソフト バンク+アメリカ政府で78 兆円を集める計画 • LLMは「スケール則」とい う「モデルを巨⼤にすれば 性能が向上する」という経 験則が知られており、国家 レベルでの開発競争に突⼊ していいます( アメリカ vs 中国 )
11. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ２年半で⼤幅な進化を遂げた⾔語系⽣成AI (LLM) • 2022年11⽉末に ChatGPT-3.5が登場し、 約２年半 • 当初はIQ70にも満たな かったChatGPT-3.5も、 最新のモデルでは IQ130越えを実現する ようになりました 引⽤：https://www.maximumtruth.org/p/skyrocketing-ai- intelligence-chatgpts
12. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPTの画⾯を⾒つつ 基本操作デモ ( 時間があれば )
13. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 参考資料① 基本的な⽣成AIの活⽤⽅法
14. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 本家本元のOpenAI社のChatGPTをまず使うべし • 様々な企業から「xxGPT」という名称で類似サービスが出ていますが、 OpenAI社の公式ChatGPTをまず使うのが1番の近道です • 「ChatGPT」で検索すると以下の画⾯が出ます こちらが公式 (英語サイトのみ)
15. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 公式サイトの画⾯ ⼊り⼝
16. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPTの利⽤画⾯ • 初回はユーザー登録が必 要です(無料登録可能) • その後、ログインすると 以下のような画⾯が出ま す (私は有料版を使っている ので、GPT-3.5に加えて GPT-4も使える状態) ここに依頼事項(プロンプト)を⼊⼒して ChatGPTと対話する
17. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 何ができるのか？：対話と難易度調整 • まず、従来のチャットbotのように、基本的な対話が可能 (ChatGPTについて教えて下さい、など)
18. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 何ができるのか？：対話と難易度調整 • 例えば「⼩学４年⽣にも分かるように」と指⽰することも可能 (難しい表現がなくなる)
19. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 何ができるのか？：要約 • 記事の要約もできる • 例えば以下のNEWS (修正前は2400字程度) • 岸⽥⾸相「チャット GPT」アルトマンCEO と⾯会 学習へ悪影響 懸念の声もある中 萱 野⽒「”禁⽌ではなく 活⽤”模索が重要」 • https://news.yahoo. co.jp/articles/8a6df ecf0dfc9b46adf3732 b0c2034118760aee4
20. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 何ができるのか？：要約 ChatGPTで要約を実施
21. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 何ができるのか？：ロールプレイや創作 • ロールプレイや創作も可能 • 例えばIT企業における⾯接官と新卒の学⽣のやりとりをロールプレイ ▪依頼事項 以下の設定でロールプレイして ください ▪設定 IT企業における⾯接官と新卒の 学⽣のやりとりをロールプレイ
22. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 何ができるのか？：メンター・先輩社員の代わり • ChatGPTを先輩社員としていろいろ相談する例 • ここではITエンジニアの先輩としての役割
23. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 以下、応⽤的な使い⽅の参考
24. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 何ができるのか？：プログラミング • ⾃然⾔語、だけでなくプログ ラミング⾔語にも対応 • FizzBuzz問題なども解ける (3の倍数だとfizz、5の倍数 だとbuzzで答える)
25. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 何ができるのか？：データ分析や考察 • データを渡して考察、 というのもすぐできる (ただし、計算はまだ苦⼿) • 例えば右は⼈⼝分布のデー タを与えて考察してもらっ た例 • 0歳から100歳以上まで、 １歳区切りのデータ データソース：https://www.stat.go.jp/data/jinsui/2021np/index.html
26. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 何ができるのか？：データ分析や考察 データソース：https://www.stat.go.jp/data/jinsui/2021np/index.html
27. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 他にも、アイディア次第で多くのことが依頼できる • 補助⾦申請の⽀援、業務⽇報の整理など、アイディア次第で様々なタスクが実施可能
28. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 利⽤している感覚としては 「あたかも画⾯の向こうに⼈がいる」 かのような使⽤感
29. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 結局、何がすごいのか • インターネット -> 「記憶」の外部化 (キーワードさえあれば検索すればOK) • ChatGPT -> 「思考」の外部化 (ただし、問う⼒が重要) (使いこなせる⼈は) 思考タスクを10倍、20倍にするポテンシャルがある
30. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPT活⽤の注意点３つ 情報漏洩に気をつける • ChatGPTの無料版は設定を変えないと学習データに使われ、全世界にその情報が拡散されるリスクがあ るため、個⼈情報や秘密の情報などは投稿しないように気を付けてください • 学習されないための設定⽅法がありますのでそちらは厳守でおねがいします ChatGPTのウソに騙されない • ChatGPTは確率的に⽂章を作成しているため、たまに間違った回答もします(not 検索エンジン) • 結果を鵜呑みにするのではなく、批判的思考、またエビデンスを⾃分で探すなどの検証能⼒が重要になり ます 情報が古い事に留意する • ChatGPTは学習に時間がかかるので、情報は半年〜２年くらい遅れています • ChatGPTに「あなたのデータの学習期間の最新はいつ？」と聞くと教えてくれます
31. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 本編へ戻ります
32. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 開発⽀援やデータ分析もお⼿のもの • データの可視化もものの５分あれば１⾏もコーディングせずに指⽰だけで完結 ( バイブコーディング、と呼ばれてます ) 参考：福岡県のオープンデータ 令和３年 交通事故 ⽉別 https://data.bodik.jp/dataset/401000_2021koutauujiko_tsukibetsu 参考：福岡県のオープンデータ 令和３年 交通事故 ⽉別 https://data.bodik.jp/dataset/401000_2021koutauujiko_tsukibetsu
33. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 最近では画像認識だけでなく、動画認識にも対応 • １年前と１後では、全く違う世界になっています 参考：https://arxiv.org/abs/2309.17421 https://x.com/doradora09/status/18 98290677618000008
34. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. AIエージェントによる⾃動レポーティング(検証中) • VSCode -> Cline -> API利⽤で４時間⾃動運転、30ドル程度 • ８枚程度のレポートをデータ分析から⾃動⽣成 final_report.html
35. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 最近ではローカルLLMも実⽤レベルの段階に • オンラインだけでなく、「⼿元の環境」でもハイスペックマシンがあれば体感 ChatGPT-4と4oの中感程度の性能が出るAIも動くようになってきました ( Mac Studio 512GBメモリでLlama-4 Maveric 230GBモデルを動かす、など )
36. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPT-3.5が登場して約2年半、 当時では想像ができなかったような性能のAIと 選択肢が私たちの前には広がっています
37. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ⼀⽅で、⽣成AI活⽤２年⽬の壁 • 多くの会社では⽣成AI導⼊から１年が経過し、 「２年⽬の壁」に直⾯している頃ではないでしょうか。 • 例 • 現場⽬線： • ⽣成AIが便利なのは⽇々実感しているが、なかなか全社に広がらない • 社内チャットツールは整備したが、その次のネタに困っている • 社内ツールの利⽤率が上がらない(10%-15%程度) • 同業他社はどのような使い⽅をしているのか、把握できていない • 経営者⽬線： • ツール導⼊費⽤に対して、投資対効果が合うのかが定量的に把握できていない • 他に優先度が⾼い業務が多数あるため、後回しでも良いのではないか • 最先端のAI技術なので、IT部⾨やDX部⾨に⼀任 • 仮にAIで独⾃ツールを開発しても、また競合がすぐ同じものを作るのではないか 現場・経営双⽅の歩み寄りをAIの⼒も借りつつ、紐解いていきます
38. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 便利な相棒：Deep Research • 先ほどの問いの多く、特に他 社事例については「Deep Research」の活⽤をお勧め しています(個⼈的には OpenAIのProライセンスを推 奨) • 以降、実際にDeep Research で収集した事例も交えながら 解説していきます。 ( もちろん、⽣成AIサービス はハルシネーションによる嘘 は含まれる可能性がございま すので、8-9割確度の参考情 報としてご利⽤ください )
39. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ⽣成AIのビジネス活⽤事例
40. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 初⼿：Deep Research • ChatGPTに様々な事例を調べてもらいました。
41. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 多くの企業で効果が出始めている２年⽬ ※OpenAI Deep Research調べ
42. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 他にも、多くの企業で効果が出始めている２年⽬ ※OpenAI Deep Research調べ
43. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 参考：ダイキン⼯業さんの取り組み 参考：https://www.daikin.co.jp/press/2025/20250422
44. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ご参考：ソフトバンク社の⼤量特許取得戦略 参考： https://news.yahoo.co.jp/expert/articles/24d6c73a5efa3 be448d0a34e2eb4fc6baa002fd8 参考： https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03093/ 060900004/ ２ 年
45. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ChatGPT-3.5が登場して約2年半、 ⽣産性を２倍〜10倍にする事例も実際に登場し始めた 外部環境(特に競合他社)の動向については 経営上は定点観測と対応が必要な時期に⼊っている ( やらないといけない理由の１つ )
46. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ⽣成AI活⽤２年⽬の壁を突破するには
47. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 定⽯とワクワク感とロードマップ a. ⽣成AI活⽤の定⽯ b. 未来へのワクワク感 c. ロードマップ策定
48. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. a. ⽣成AI活⽤の定⽯を把握する • ⽣成AI活⽤にはいくつかの定⽯があります • 最も重視すべきは「100%の精度が求められるタスクには⽤いない」 ということです( 現時点のLLMは原理的にハルシネーションはを防げないため ) • ROIは遅かれ早かれ求められますので、ざっくりでも計算⽅法を⽴てておきます • 他にも、「スピードとセキュリティ」を両⽴させるための仕掛け作り、 などがあります ( ⾃社で試⾏錯誤している間に、最新のモデルの性能が良くなり過去の 課題が解決してしまう、など ) • 例： • 最新のモデルは研究チームが利⽤し、機密情報は⼊れない • 全社展開するのはセキュアかつログ監視のできる⽣成AI製品の導⼊ • システム開発においてはAPIの利⽤を許可する、など
49. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. b. 未来へのワクワク感を楽しむ • すでに現在の⽣成AIは昔夢⾒ た「SFの世界」を⼀部実現し ています • 例えば、AIアバターを作れば本 ⼈と区別がつかないような声・ 表情での対応も可能です • ITの世界では「SFプロトタイピ ング」という⼿法がありますが、 「こういうことができたら良い のに」というブレーンストーミ ングや雑談から、新たな未来の 可能性を探ることで「業務効率 化だけでなく、新たなビジネス チャンス」にもトライできます HeyGenを⽤いた「AIオオシロ」 https://app.heygen.com/videos/f2cf957a3a814188b b027d03b91555fe
50. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. c. ⽣産性２倍に向けたロードマップ • 多くの場合は以下のような３カ年計画が⼀つの参考となります １年⽬ ２年⽬ ３年⽬ 事務局 全社 ・⽣成AIのトライアル利⽤ (少⼈数チーム) ・ベンダ選定と社内セキュ アチャット整備 ・要望ヒヤリングと教育 ・社内コミュニティづくり ・まずは検索や調べ物など から利⽤開始 慣れてきたら、社内データ の検索(RAG) ・個々のユースケースに合 わせた⽣成AI活⽤⽅法づく りとシステム化・⾃動化 ・AIエージェントやローカ ルLLMなどで⼀部の機密情 報を⽤いた検証 ・アンケートデータやメー ルなどの情報への⽣成AI活 ⽤ ・各種コンテンツ⽣成 ・希望者は⾃動プログラミ ングの学習・リスキリング ・⽣成AIを活⽤した⾃社オ リジナルの付加価値創出 ・業務フロー⾃体を⽣成AI に合わせて再設計 ・各種事例のPRや パートナーシップ ・本業を半分⾃動化して、 新しい領域へチャレンジ ・または⽣産性２倍への チャレンジ
51. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 補⾜：他社のロードマップを調べる際も⽣成AI活⽤ • 「⽣成AI活⽤をタイムラインにまとめて」などとAIに指⽰すると良いです
52. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 補⾜：NoteBook LMを使うとラジオ⽣成も可 • ⽣成AIを⽤いて調査 -> 情報発信を効率化 簡易ラジオ番組⽣成
53. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ⽣成AIのビジネス活⽤４つの視点 1. ⽣成AIにつ いて知る 2. ⾃分を知る ・解決したい課 題 ・何がわかれば 解けるか 3. お客さんに ついて知る ・何をもとめて いるのか 4. 実装⽅法に ついて知る ・⽣成AIのシス テム組み込み • 基礎的な使い⽅ • AIと仲良くなる • 最新動向等々 -> マルチモーダル、 AIエージェント等 • 何を解決すべきか • 無知の知 • 調査、ヒヤリング、 観察 • 顧客の⽬線 • APIや開発ツール • ⽣成AIを使うべき か、従来のITで実 装すべきか、また はその他の⽅法か
54. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. リスクや⾜りない部分を１つずつ解消する(1/2) • 多くの会社では⽣成AI導⼊から１年が経過し、 「２年⽬の壁」に直⾯している頃ではないでしょうか。 • 例 • 現場⽬線： • ⽣成AIが便利なのは⽇々実感しているが、なかなか全社に広がらない -> ボトルネックは何か？ • 社内チャットツールは整備したが、その次のネタに困っている -> Deep Researchや勉強会・コミュニティ • 社内ツールの利⽤率が上がらない(10%-15%程度) -> ⾷わず嫌いをなくす、真に便利なツールは意識せずとも利⽤できる • 同業他社はどのような使い⽅をしているのか、把握できていない -> Deep Researchで調査、個別ヒヤリング
55. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. リスクや⾜りない部分を１つずつ解消する(2/2) • 多くの会社では⽣成AI導⼊から１年が経過し、 「２年⽬の壁」に直⾯している頃ではないでしょうか。 • 例 • 経営者⽬線： • ツール導⼊費⽤に対して、投資対効果が合うのかが定量的に把握できていない -> 他社のROI算出⽅法をDeep Researchして⾃社でも測定 -> 業績にインパクトしてるかを決算等のタイミングで確認 • 他に優先度が⾼い業務が多数あるため、後回しでも良いのではないか -> 「競合他社」の動向をDeep Researchしながら優先度判断 -> ⼩規模でも「アンテナ役」のメンバーに情報収集を依頼 最先端のAI技術なので、IT部⾨やDX部⾨に⼀任 -> ⾃分でも少し触ってみる & 経営者仲間で情報交換 -> 活⽤のニーズは現場とマネジメント層と経営層で異なる • 仮にAIで独⾃ツールを開発しても、また競合がすぐ同じものを作るのではないか -> ⼤⼿Tech企業の技術進化の延⻑線上は危険 ->「AIが進化するほど⾃社ビジネスもうまくいく」形が理想
56. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 参考資料② 様々な職種で活⽤可能なChatGPT 3. お客さんに ついて知る ・何をもとめて いるのか 4. 実装⽅法に ついて知る ・⽣成AIのシス テム組み込み 2. ⾃分を知る ・解決したい課 題 ・何がわかれば 解けるか
57. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 使い⽅補⾜：AIにデモを依頼する • ⽣成AIに「xxを⾏う際の デモを実施して」または 「⽣成AIの活⽤シーンを ロールプレイして」と依 頼すると、理解しやすく なります
58. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. Appendix（各部⾨での活⽤例） セールス部⾨での活⽤例 ターゲット選定 営業リスト作成 企業分析・調査 スクリプト作成 提案作成 電話問合せ • 顧客プロファイルの作成 • データマイニング • 競合分析 • 営業トーク内容の⽴案 • 提案書のドラフト作成 • 応答内容の提供 • 既存顧客データを読み込ませ、分析実⾏した上で 顧客プロファイルを作成 • Web検索機能を⽤いて、企業情報を収集し、営業 リストを作成 • 競合企業の財務データやHP情報を読み込ませだ上で、 競合戦略の⽴案やレポートを作成 • 顧客情報やニーズなどの情報を読み込ませた上で、 営業提案のストーリーを作成 • 顧客の要望や問題点に基づいて、初期の提案書を 作成。プレゼンテーション資料として出⼒も可能。 • 電話での問い合わせ内容を⼊⼒することで、応答 内容を出⼒。⾳声⼊⼒にも対応 活⽤例 利⽤⽅法 基本 基本 基本 基本 基本 基本
59. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. Appendix（各部⾨での活⽤例） マーケティング部⾨での活⽤例 テキスト分析 顧客満⾜度分析 コンテンツ⽣成 市場調査 広告コピーの 最適化 • Web、SNS分析 • 顧客フィードバックのクラスタリング • メディアコンテンツの⽣成 • 消費者インサイトの収集 • ターゲットに合わせた広告の調整 • パフォーマンス分析 • ⾃社に対するコメントや意⾒などをWeb上から抽出し、 読み込ませた上で、感情分析などを実施 • アンケート結果などのテキストデータや表データを読み 込ませて、感情分析などの顧客満⾜度評価を作成 • コンセプトややりたいことを⼊⼒した上で、テキストや画 像コンテンツを⽣成 • 顧客情報や購買パターンに関するデータを読み込ませ た上で、分析し、インサイトを抽出する • ターゲット市場やデモグラフィックに基づいて広告⽂を修 正・再作成。効果的なメッセージを作成。 • 広告キャンペーンの結果データを読み込ませた上で、 分析・評価 活⽤例 利⽤⽅法 基本 基本 基本 基本 基本 基本
60. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. Appendix（各部⾨での活⽤例） カスタマーサービスー部⾨での活⽤例 24時間365⽇対応 応対内容の分析と 改善提案 顧客フィードバックの 収集と分析 トレーニングと サポート ⾃動翻訳サービス 顧客データの 即時参照 • 基本的な問い合わせ対応 • 会話ログの分析 • フィードバックの収集 • トレーニング（ロールプレイシミュ レーション） • 多⾔語対応 • 顧客プロファイルの即時表⽰ • モデルをFAQに合わせてチューイングし、⾃動応答シス テムを構築 • 問合せ会話のログをテキスト化したのちに、テキストデー タを読み込ませて、分析実施。 • サポート終了後に⾃動でフィードバックを求めるメッセー ジを送信。テキストデータから感情分析などを実施 • 問合せシナリオを読み込ませて、担当者の応対スキル 向上研修のための対話ボットとして使⽤する • 翻訳機能を⽤いて、テキスト・⾳声データを⾃動翻訳。 応答内容も翻訳出⼒。インバウンド対応などに活⽤ • 業務システムと連携したシステムを構築し、顧客の過 去の購買履歴や問合せ履歴を即時表⽰ 活⽤例 利⽤⽅法 応⽤ 応⽤ 応⽤ 基本 基本 基本
61. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. Appendix（各部⾨での活⽤例） 製造企画部⾨での活⽤例 市場ニーズの分析 アイデアのブレスト 競合製品の分析 コンセプトテスト 製品のポジショニング データ分析に 基づいた意思決定 • トレンド分析 • アイデアの⽣成と評価 • 競合製品の特徴⽐較 • 顧客意⾒のフィードバック • 市場ポジショニングマップの作成 • データ分析レポートの提供 • Web検索機能を⽤いて、最新の市場トレンドや競合 他社の情報を収集・レポーティング。 • 指定されたテーマや市場ニーズに基づきアイデアを⽣成。 アイデアに対して評価レポートを作成。 • 競合他社の製品や特徴をWeb検索機能で取得・分 析。⾃社製品と⽐較することで、ポジショニングに活⽤。 • 新製品のコンセプトに対する消費者の意⾒やフィード バックをWeb上から収集し、分析・レポーティング。 • 市場情報と⾃社製品の情報を与え、⾃社製品の市 場内のポジションを可視化。差別化施策を検討 • 製品企画に必要なデータを集計し、必要な分析結果 を可視化し、レポートを提供。 活⽤例 利⽤⽅法 基本 基本 基本 基本 基本 基本
62. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. Appendix（各部⾨での活⽤例） 設計部⾨での活⽤例 デザインフィードバック 仕様書と ドキュメント管理 部品リストと コスト管理 エラー検出と 修正提案 コラボレーションと プロジェクト管理 環境影響評価と エコデザイン • デザイン評価 • 仕様書の⾃動⽣成 • 部品表の作成⽀援 • ⾒積り作成 • 設計エラーの検出と改善提案 • レビューサポート • 環境影響評価 • 画像認識機能を⽤いて、デザイン画像を読み込ませて、 デザインの評価とフィードバック・改善提案を提供。 • 仕様書テンプレートと、顧客要求や設計要件を読み 込ませることで、詳細な仕様を提案。 • 設計書を読み込ませ、設計書の提案を作成 • 設計書や資材単価表を読み込ませ、コストを⾒積る • 設計書を読み込ませた上で、設計エラーを分析する。 また、エラー箇所があった際に改善提案を⾏う。 • メンバー間のレビュー結果やフィードバックを読み込ませ、 意⾒集約をしたレポートを作成 • 設計案などのデータを読み込ませて、環境影響評価を レポーティング。環境に配慮した材料やプロセスを提案。 活⽤例 利⽤⽅法 基本 基本 基本 基本 基本 基本
63. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. Appendix（各部⾨での活⽤例） R＆D部⾨での活⽤例 リサーチとデータ収集 技術トレンドの 予測と分析 アイデアのブレスト プロトタイプの 実験設計 コラボレーションと 知識共有 結果のドキュメント化 • ⽂献レビュー • トレンド予測 • アイデア⽣成と評価 • プロトタイピングの設計⽀援 • プロジェクト管理 • 研究報告書の作成 • プレゼンテーション⽀援 • 最新の研究論⽂や特許情報を検索システムを使って、 情報収集・要約と要点抽出 • 新技術や市場動向の予測のレポートをWeb検索シス テムと壁打ちで作成 • 新技術や製品のアイデアを壁打ちでサポート。また、ア イデアの実現可能性などを評価・レポーティング。 • 壁打ちを通じた初期プロトタイプの設計と実験⽅法を 提案。 • プロジェクトのスケジュールや進捗情報を読み込ませ、 進捗管理やタスク調整の内容を提案 • 研究内容やデータを読み込ませて、集約。⽂書作成。 また、プレゼンテーションの構成案の提案なども⾏う。 活⽤例 利⽤⽅法 基本 基本 基本 基本 基本 基本
64. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. Appendix（各部⾨での活⽤例） 品質管理部⾨での活⽤例 品質データの分析 異常検知と 原因分析 品質改善提案 規格と標準の管理 顧客フィードバック 管理 教育とトレーニング • データ収集の⾃動化 • 異常の早期検出と原因予測 • 改善提案の⽣成 • 品質規格管理 • クレーム対応の最適化 • スタッフトレーニング • 製造プロセスや製品検査からの品質データを⾃動化し たシステムで収集。異常検知などを⾏う。 • 品質検査データから、異常を早期検出。原因の予測 を提案。 • ⾃動収集した品質管理データに基づき、具体的な改 善策を提案 • ISOなどの国際規格や業界標準を基に、品質を確認 (特殊な規格・標準は読むこませる必要がある。) • 顧客クレーム情報などを読み込んだ上で、改善策や再 発防⽌策を提案。 • 品質管理スキル研修の内容を覚え込ませ、内容を踏 まえた上でトレーニングツールとして利⽤ 活⽤例 利⽤⽅法 基本 基本 応⽤ 応⽤ 応⽤ 応⽤
65. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. Appendix（各部⾨での活⽤例） 製造部⾨での活⽤例 ⽣産スケジュールの 最適化 異常検知と 品質管理 作業指⽰書と ⼿順書の⾃動⽣成 在庫管理 効率化とコスト削減 教育とトレーニング • ⽣産計画の⽴案 • リソース最適分配の提案 • 異常検知システム • 作業指⽰書の作成 • 在庫レベルの監視 • プロセス改善提案 • 技術スキル向上 • 需要予測データを読み込ませることで、⽣産計画を⽴ 案。リソース情報を合わせることで、最適分配を提案。 • 各種トレンドグラフと連携したシステムを構築し、リアル タイムデータ分析を実施。異常や不良品を検知。 • 作業⼯程や作業内容を読み込ませた上で、作業⼿ 順書を⾃動作成。 • 原材料や製品の在庫レベルのデータと連携し、リアルタ イム監視実施。最適な発注タイミングを提案。 • 詳細な製造プロセスを読み込ませた上で、プロセスの 効率化案やコスト削減案を提⽰。 • 最新の技術やプロセスに関する教育内容を学習させ、 教育コンテンツとして学習者に提供。 活⽤例 利⽤⽅法 基本 基本 基本 応⽤ 応⽤ 応⽤
66. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. Appendix（各部⾨での活⽤例） 内部監査室での活⽤例 監査計画の⽴案 データ収集と分析 監査⼿続きの ⾃動化 監査報告の作成 フォローアップと 改善監視 教育とトレーニング • スケジュールの作成とリスク評価 • データの収集と分析 • チェックリストの作成 • 標準化された⼿順書の作成 • 報告書の⽣成と改善提案 • フォローアップ監査 • 監査スキル向上 • 組織情報を読み込ませた上で、組織全体のリスクを評 価。リスクに基づいた監査スケジュールを提案。 • 監査対象の部⾨やプロセスから必要なデータを⾃動で 収集・集計するシステム。 • 監査⼿続きに必要な情報を読み込ませた上で、チェッ クリストや標準化された⼿順書を提案。 • 監査結果を読み込ませ、詳細な報告書を作成。監査 結果から改善提案やリスク低減策を提⽰。 • 過去の監査結果などの情報を読み込ませた状態で、 改善措置の実施状況を確認。 • 監査担当者向けのトレーニングプログラムを読み込ませ、 教育コンテンツ化。指導員として活⽤。 活⽤例 利⽤⽅法 基本 基本 基本 基本 基本 応⽤
67. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. 参考資料③ 技術把握例(LLMによる画像認識) 1. ⽣成AIにつ いて知る
68. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. こちらの資料から抜粋 • ⽣成AI x 画像認識、についてマイクロソフトさんが調査した論⽂( 2023/10時点 )
69. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. GPT-4V(今は4o)による画像認識 & カウント • トマト画像で私が過去に実験した例はこちら • https://note.com/chatgpt_nobdata/n/n998ed3dc285b • カウンティングの正確性だけでなく、バルコニーを推測しているのもすごい
70. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. p13, IDカードからの情報抽出 • ８割くらいは上⼿く抽出できている雰囲気 参考：https://arxiv.org/abs/2309.17421
71. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. p106, 保険レポート作成 参考：https://arxiv.org/abs/2309.17421
72. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. p98, バスケットの中⾝の分析 • 6割くらい？ • 画像付きfew shotを すると正答率は上が る 参考：https://arxiv.org/abs/2309.17421
73. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. p97, 安全検査 • まとめての処理は⼀部間違う、1個1個分類す るといける 参考：https://arxiv.org/abs/2309.17421 分解して input
74. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. p48, プロファイリング • 事件現場の考察と かもしてくれない か・・？ 参考：https://arxiv.org/abs/2309.17421
75. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. pp100, 簡単な診断的なもの(4/4) • これは素⼈⽬線では凄 そうな気もする・・ 参考：https://arxiv.org/abs/2309.17421
76. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. p17, ポインティングの理解 • ちょっと未来 感ある。 • あとAR系と組 み合わせると ⾯⽩そう 参考：https://arxiv.org/abs/2309.17421
77. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. p86, 表情からの感情分析(1/2) • 結構良い気がする • そのうちオンラインMTGの感情分析もできるのでは？ 参考：https://arxiv.org/abs/2309.17421
78. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. p86, 表情からの感情分析(2/2) • 結構良い気がする • そのうちオンラインMTGの感情分析もできるのでは？ 参考：https://arxiv.org/abs/2309.17421
79. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. p119, リアルのエージェントとの組み合わせ • ロボティクス との繋ぎの可 能性。 (でもちょっと 怖い気も・・) 参考：https://arxiv.org/abs/2309.17421
80. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. まとめ
81. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. まとめ • ⽣成AIの代表格であるChatGPTは登場してからはや２年と半年、 当時は想定できていなかった様々な技術が実現可能となり、ビジネス界でも 多数の成功事例が誕⽣しています( 特定業務の⽣産性向上2倍〜10倍、利益5%向 上等 ) • ⼀⽅で現場と経営陣の認識のズレから、「⽣成AI活⽤２年⽬の壁」が散⾒されま す。本⽇はDeep Researchも利⽤しながら、それらの課題を１つずつ解消する ためのアイディアについて述べました。 • また⽣成AIのビジネス活⽤には①⾃分を知る ②⽣成AIを知る ③顧客課題を知 る ④AIの実装⽅法を知る、という４つの観点が重要であることを述べました。 • ⽣成AIの活⽤は業務効率化だけではなく、「ワクワクする未来」の技術でもあり ます。２年⽬の壁を突破し、３⽅よしのより良い未来を作っていきましょう。
82. Copyright © 2025 NOB DATA All Rights Reserved. ご清聴、ありがとうございました・・！ 何か個別のご相談やご質問がございましたら info@nobdata.co.jp (NOB DATA問い合わせ窓⼝) までお気軽にどうぞ。