AIxIoTビジネス共創ラボ勉強会_登壇資料_成功してる企業は何が違う_AI定着化の現場レポート_20251203.pdf

Transcript

1. Copyright Classmethod, Inc. クラスメソッド株式会社 成功してる企業は何が違う？ AI定着化の現場レポート 2025年12⽉3⽇ AIxIoTビジネス共創ラボ 第4回勉強会
2. Copyright Classmethod, Inc. 2 ⾃⼰紹介 経歴 2016年、クラスメソッド株式会社に⼊社。 クラウド、システム開発、SaaSでの営業経験を経て、現在は⽣成 AI分野を専⾨とした事業開発を担当。 最新のIT技術に強い関⼼を持ち、技術に精通した営業として顧客 を⽀援。 趣味 趣味はランニングで、フルマラソンの⾃⼰ベストは3時間26分。 熊⾕ 敏宏 (KumaGAI Toshihiro) AI事業本部 ⽣成AIインテグレーション部 Bizチーム
3. Copyright Classmethod, Inc. コクヨ株式会社 「KOKUYO DIGITAL ACADEMY」 ⽣成AI環境の構築⽀援 デジタル⼈材教育‧実践プログラム とカルチャーを技術で下⽀ 三井住友トラストクラブ株式会社 ⽣成AI活⽤ワークショップで基礎知 識を習得しチャットアプリ 「AI-Starter」の活⽤を推進 ⽣成AIの導⼊‧活⽤⽀援実績 株式会社ポーラ‧オルビスホールディングス Azureによるインフラ環境を迅速に 構築⽣成 AIチャットボットのPoCで効果を 実感 株式会社第⼀興商 DAMヘルプデスクへの問合せ内容 の要約を⽣成AIで⾃動作成 オペレーターの負担軽減と記録 品質の平準化を実現 株式会社オプテージ ⽣成AIチャットボット導⼊で 社内の問合せをサポート 業務改善の取り組みやAI利⽤のナ レッジ蓄積にも貢献 名古屋市上下⽔道局 名古屋市上下⽔道局が実現する⽣成 AI活⽤基盤 セキュアな環境で広がる⾃治体DX の可能性 株式会社キッツ RAGチャットボットで⾼精度の回答 を実現 AWS上での⽣成AI開発の知⾒獲得 により社内活⽤を加速 PSソリューションズ株式会社 顧客の業務に特化し回答するRAG チャットボットサービスを開発 回答精度は最⼤99％に向上 上越市 DX推進に⽣成AI活⽤ワーク ショップの実施を通じて貢献 ⽣成AIチャットボットの業務 活⽤を推進 業務効率化やサービスの向上を⽬的に⽣成AIの導⼊から活⽤まで幅広く⽀援 し、これまで100を超えるプロジェクトの⽀援実績がございます。
4. Copyright Classmethod, Inc. 数字で⾒る⽣成AIの実績 ⾃社での実践を通じて、「試してから提案」できる強み ⽣成AI関連の 問い合わせ数 600件 ⽀援実績 100prj 技術検証の記事数 200+ 全社でCladeCodeを導⼊ 500名+ ⽣成AI事業への投資額 30億円/5年 4
5. Copyright Classmethod, Inc. AI領域への投資 技術体験から実装、⼈材育成、運⽤定着まで、企業のフェーズに応じた最適 なプログラムを提供 2025年10⽉3⽇にプレスリリースにて発表 企業のAI活⽤を4つの柱で⽀援。 課題解決型 プログラム ⼈材育成と コミュニティ形成 研究開発と 技術検証 エンタープライズ 実装⽀援 5
6. Copyright Classmethod, Inc. AIプロバイダーとの提携を通じてAI駆動開発をサポート Anthropicと提携： AI駆動型開発の成果を最⼤化する コンサルティングサービスを開始 6
7. Copyright Classmethod, Inc. 7 本⽇お伝えしたいこと ⽣成AI導⼊の「成功」と「失敗」を分けるものは何か？ 2社の事例から⾒えてきた、AI定着化の共通ポイント ポーラ‧オルビス ホールディングス様 オプテージ様
8. Copyright Classmethod, Inc. 8 事例企業のご紹介 ⽣成AIチャットボット導⼊で社内の問合せを サポート 業務改善の取り組みやAI利⽤のナレッジ蓄積にも 貢献 https://classmethod.jp/cases/optage/ Azureによるインフラ環境を迅速に構築⽣成 AIチャットボットのPoCで効果を実感 https://classmethod.jp/cases/po-holdings/ 企業 業種 生成AI活用状況 ポーラ‧オルビス ホールディングス様 化粧品 RAGチャットボットPoC （成功/失敗両⽅を経験） オプテージ様 通信‧IT 全社員向け⽣成AI「オプチャット」 （週47％利⽤率達成）
9. Copyright Classmethod, Inc. 9 よくある「失敗パターン」 全社向けRAGチャットボットのPoC 結果は「微妙」 ハルシネーションが多発 「信頼できない」 ユーザーからの評価 ポーラ‧オルビスHD様の経験から
10. Copyright Classmethod, Inc. 10 失敗の原因は「LLM」ではなかった 原因は検索先の資料の状態 情報管理の課題 部署によって 情報量に濃淡 形式化の課題 LLMが解釈困難な 資料形式 （画像が多様された資料） マッチングの課題 ユーザーが欲しい情報 と資料が合っていない 「何でもできる ＝ 何にもできない」状態
11. Copyright Classmethod, Inc. 11 ポーラ化成⼯業様から成功事例が創出 同じRAGチャットボットで「⼤成功」 ハルシネーションは ほとんど確認されず 年間 数百万円 相当の⼯数削減効果※ 社内報告会後 即⽇で利⽤部⾨の 拡張へ ※10名チームの試算 1 2 3
12. Copyright Classmethod, Inc. 12 なぜポーラ化成⼯業様は成功したのか？ • 数千のドキュメントが存在、定期的に最新化 • 参照ルールが多い製造業の特性 • テキストベースの資料が多くAIフレンドリー • 過去のナレッジ情報も蓄積 業務特性と⽂化が整っていた 教訓 ドメインを絞り データが整備された 領域から始める
13. Copyright Classmethod, Inc. 13 成功事例｜オプテージ様 利⽤率47％(8倍)を達成 全社員約3000⼈が利⽤可能な「オプチャット」を内製開発 約2年で利⽤率が47％まで向上 導⼊初期 現在 47％ 約8倍
14. Copyright Classmethod, Inc. 14 オプテージ様の3つの戦略 ①利⽤促進 研修‧ワークショップ‧ダッ シュボード →全社への普及と要望を もとに新機能を提供 ②全社向けRAGの提供/活⽤ ITヘルプデスクと経理ヘルプ デスクの2つのRAGを提供 →全社員がRAGを使った 回答の期待値を実感 ③AIの業務組み込み 主管部主導で推進するためのサ ポートを実施 →AIを前提とした業務プ ロセスへ変⾰
15. Copyright Classmethod, Inc. 15 定着のカギ①｜業務特化ワークショップ Step1: 課題の洗い出し 1⼈1つの課題をテーマ 設定 Step3: ワークショップ ⾃分の課題で試す Step2: インプット AIの限界やプロンプト 事例を共有 利⽤定着を「課題抽出」「インプット」「実践」の3ステップで⽀援 Point! • 「うまくいかない」体験も重要→ 使い場所を⾒極める⼒が向上 • 受講者が⾃部署で独⾃開催するまでに発展
16. Copyright Classmethod, Inc. 16 定着のカギ②｜利⽤状況の⾒える化 ダッシュボードで本部‧部‧チーム単位まで可視化 効果① 各施策の効果を全社から現場 レベルまで確認 効果② 利⽤率の⾼いチームを参考に 次のアクションへ 画⾯はイメージです （実際の画⾯とは 異なります）。 画⾯はイメージです （実際の画⾯とは 異なります）。
17. Copyright Classmethod, Inc. 17 定着のカギ③｜RAGの精度向上 Step1: 形式変換 PDFや画像を マークダウン形式に変換 Step3: 運⽤ツールの提供 データ加⼯ツールを内製化 現場負荷を軽減 Step2: クエリ拡張 関連キーワードを ⾃動⽣成 データ構造化が最重要 RAG精度向上 → 利⽤率‧満⾜度UP
18. Copyright Classmethod, Inc. 18 2社から⾒えた「成功企業の共通点」 ドメインを絞る 情報が整備された領域から始める NEEDS×SEEDSのマッチング 課題と解決⼿段の適切な組み合わせ 利⽤状況の可視化と改善サイクル ダッシュボード‧フィードバックの収集 現場を巻き込む ワークショップ、主管部主導の取り組み
19. Copyright Classmethod, Inc. 本⽇のまとめ 19 AI定着化に成功する企業の特徴 成功の⽅程式 適切なドメイン設定 × データ整備 × 継続的な推進活動 1 4 2 3 「何でもできる」から「ここで使う」へ →ドメイン特化 データの整備状態を⾒極める →情報が蓄積‧形式化されている領域を選ぶ 推進活動を継続する →研修‧⾒える化‧改善サイクル 技術と業務の両⾯からアプローチ →RAG精度向上＋業務プロセス組込み
20. Copyright Classmethod, Inc. 20 クラスメソッドが提供する⽣成AI総合⽀援サービス コンサルティングからシステム構築後の運⽤保守代⾏まで、⽣成AI活⽤を総合的に ⽀援します。 フェーズ ニーズ +11,000more 企 画 開 発 導 ⼊ 運 ⽤ ⽣成AIが業務にどのように貢献 するか明確化する データ活⽤‧⾃動化により ⽣成AIの効果を最⼤化する サポート体制をつくり ⽣成AIの利⽤を定着させる 業務に合わせて⽣成AIの 機能を最適化させる まずは試して みたい ↓ PoC環境 提供 ⼀緒に開発を 進めたい ↓ 伴⾛型 内製化⽀援 プロジェクト を任せたい ↓ 要件定義から フルサポート LLM Platform Service ソリューション
21. Copyright Classmethod, Inc. 21 ご清聴ありがとうございました！