ブレインパッド_20250311_AIxIoTビジネス共創ラボ_第2回勉強会.pdf

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1. AIxIoTビジネス共創ラボ 第2回勉強会 生成AI導入事例から考える、業務改善効果を引き出すためのポイントとは 2025年 3月 11日 株式会社ブレインパッド データエンジニアリングユニット ML/アプリケーション開発 1G 山田 勢菜
2. ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 2 1. はじめに 2. ブレインパッドの生成AI活用の取り組み 3. 生成AI導入で効果が出ないパターン 4. 生成AI導入で効果が出るパターン 5. 生成AI導入で効果を出すポイント 6. おわりに：これからの生成AI 目次
3. 3 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential ブレインパッド会社概要 本社 東京都港区六本木3丁目1番1号六本木ティーキューブ 上場市場 東京証券取引所プライム市場（証券コード：3655） 設立 2004年3月18日（決算日6月30日） 従業員数 545名（連結、2024年6月30日現在） 事業内容 企業の経営改善を支援するビックデータ活用サービス、デジタル マーケティングサービス グループ会社 連結子会社：1社、関連会社：1社（2024年6月30日現在） 電通クロスブレイン 事業内容 ｜マーケティング領域におけるデータ収集・蓄積・分析 分析結果に基づく各種施策立案、実行支援・代行 Time Technologies 事業内容 ｜LINE特化型Marketing Automation「Ligla（リグラ）」の開発と提供 息を吸うようにデータが活用される社会をつくる“Data-driven as Usual”
4. 4 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 生成AI、成果出せてますか？ はじめに
5. 5 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 生成AI/LLMを様々な業界向けに適用し、業務改善・効率化を支援してきました ブレインパッドの生成AI活用の取り組み 業界 生成AIの機能 事例 金融 RAG※ コールセンターのオペレーター補助 人材 文章生成 求人票自動生成 メディア 要約 記事見出しの自動生成 旅行 情報抽出 商品・施設へのタグ付け ※RAG…検索拡張生成。事前に決められた信頼できるソースから関連情報を取得し、その内容に基づいて回答を生成する方法
6. 6 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 弊社では2023年8月から「生成AI/LLMスタータープラン」の提供を開始し、「生成AIを試してみたい」というお客様へス ピーディに生成AI利用環境を導入してきました ブレインパッドの生成AI活用の取り組み コンテンツエリアです メディア記事やChatGPTに触れるだけでは、 生成AIに対する解像度が上がらず、活用に踏 み切れない よくあるお悩み スタータープランによるお悩み解決 • リーズナブルかつスピーディに生成AI機能を構築 • 実際に操作し、勘所を掴みながら本格活用を検討 • 何から始めればよいかわからない • 制約やリスクがあり心配 • まずは簡易に試してみたい 確実に 高機能 本格的なシステム実装を 見据えたセキュリティ 6つの機能で 業務効率向上を支援 早く 1ヶ月程度で導入可能 1. チャット 2. 議事録生成 3. メール文生成 4. 社内情報検索 5. 要約 6. 翻訳 高い拡張性 リスクへの対応 データの蓄積 強力なパートナー 環境構築 導入前準備 要件整理 ヒアリング
7. 7 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 生成AIを業務に導入しても、業務改善効果が出る場合と思うように効果が出ない場合があります 生成AI導入で効果が出ないパターン ＜失敗例①＞ 生成AIを使ってみたいけど、利用イ メージが湧かない。 とりあえず使ってみて、ログ分析し てニーズを抽出したい 生成AI利用環境導入 その後… 使われるのは最初だけで、思う ようにログが溜まらない… 使ってみたけど、やっぱり利用 イメージが湧かなかった… 結局回答が正しいかどうか チェックするのが面倒…
8. 8 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 生成AIを業務に導入しても、業務改善効果が出る場合と思うように効果が出ない場合があります 生成AI導入で効果が出ないパターン ＜失敗例②＞ ◦◦部門の業務にRAGを利用したい。 既存の社内サイトの検索をしたい RAGを使った 社内サイトの検索アプリ構築 その後… 期待した精度が出ない… 既存の検索機能とあまり変わら ない…
9. 9 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 生成AIを業務に導入しても、業務改善効果が出る場合と思うように効果が出ない場合があります 生成AI導入で効果が出ないパターン ＜失敗例③＞ チャットボットを作りたい。顧客に 利用させたいので、ハルシネーショ ンは絶対避けたい できる限り回答をコントロールした チャットボット導入 その後… 従来のチャットボットとの違い がわからない… 定型文の回答ばかり…
10. 10 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 業務改善効果が出ない原因には、「適用業務が決まらない」「効果の出にくいテーマを選んでいる」「利用部門からの協 力が得られない」「生成AI/LLMへの期待が大きすぎる」などが挙げられます 生成AI導入で効果が出ない原因 原因 よくある考え方 結果 適用業務が決まらない • とりあえず導入してから考えよう • 自由に使ってみてアイディアを出そう 効果の出にくい テーマを選んでいる • 単なる既存の検索システムの代替に利用する • 要約するだけ・翻訳するだけ 利用部門との連携が不十分 • マニュアルを検索させれば精度は出るだろう • よくあるチャットUIにしておけば良いだろう 何に使って良いかわからないまま 利用者が減る プロンプト入力や回答の確認・追 加指示が手間になって効果が薄い 精度や使い勝手が業務に合わない 生成AI/LLMへの 期待が大きすぎる • 厳格な出力の調整をさせたい • 100%の正確性が欲しい 「精度が低く業務には使えない」 という評価になる
11. 11 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential ユニ・チャーム様の社員専用生成AI利用環境「UniChat」の精度改善のご支援を行い、法務部門への問い合わせ件数・対 応時間を大幅に削減するなどの業務改善効果が得られました 生成AI導入で効果が出るパターン https://www.brainpad.co.jp/news/2025/01/27/22762 ＜プレスリリース＞ ＜成果＞ ✓ 問い合わせ件数：1人あたり月100件 3件 ✓ 問い合わせ対応時間：1人あたり月17時間 30分 ✓ 知財部門など複数部門へ拡大
12. 12 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 業務改善効果を出せた要因として以下の3つが挙げられます 生成AI導入で効果を出すポイント 改善インパクトのあるテーマ選定 利用部門の協力を得られる体制 精度目標を高くしすぎない
13. 13 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 生成AIの活用テーマを洗い出し、改善インパクトがより大きいテーマから取り掛かることでその後の利用拡大につながり やすくなります 生成AI導入で効果を出すポイント①改善インパクトのあるテーマ選定 よくある失敗 成功パターン まずは全社で使ってもらってニー ズを掘り起こそう！ 使ってもらえたのは最初だけ… 何に使ったらいいかわからない… 生成AI活用で効果がありそうな部 署はどこだろう？ うちの部署は問い合わせ対応で 困ってます。効果ありそう？ システム部門 現場社員 システム部門 現場社員 問い合わせ件数削減成功！ 対応時間も減って業務改善！ テーマを絞らず、とりあえず全社導入 改善インパクトのある業務に絞って導入
14. 14 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential RAGを使って情報検索を行う場合、精度を上げるには検索対象となるFAQデータが十分に用意されている必要があります。 データを集められる、あるいは不足分を作成するなど利用部門からの協力が得られる体制づくりが重要です 生成AI導入で効果を出すポイント②利用部門の協力を得られる体制 よくある失敗 成功パターン 利用部門からもらった業務マニュ アルを入れてみよう 回答の精度がよくない。 マニュアルだけじゃ無理かな… こんな精度では業務に利用できな い… 開発者 利用部門 利用部門 開発者 FAQデータがもっと欲しい。利用 部門にも協力してもらおう よくある問い合わせからFAQを作 ります！ 精度90%以上を達成できた！ 利用部門との連携不足で業務理解・データが不十分 利用部門の協力があり、データ拡充や機能改善が可能
15. 15 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 最初から高い精度にこだわりすぎたり、どんな質問でも適切に回答できることを期待したりすると、精度が期待に達せず 本格導入が見送りになりやすいです。データの拡充や質問の工夫で後から改善も検討しましょう 生成AI導入で効果を出すポイント③精度目標を高くしすぎない よくある失敗 成功パターン 業務利用するには精度は95%以上！ データが不十分にもかかわらず最初から目標が高い 80%いけば良いほう。そもそもデー タが少ない… チューニングで何とかならない？ 精度は70%くらいでもOK。 業務での使いやすさを重視 最初はある程度精度が出ていればOKとし、継続改善 新しいモデルが出て精度が上がっ た！ データを増やしてみよう。 プロンプトも工夫してみよう 担当者 開発者 開発者 担当者
16. 16 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential これからの生成AIって？ おわりに
17. 17 ©BrainPad Inc. Strictly Confidential 生成AIが単なる人間の作業補助ではなく、複雑なタスクを自律的に実行する「生成AI Agent」へ進化することで、人間の 介入が減りさらに効果を上げられます おわりに：これからの生成AI これまでの生成AI 生成AI Agent この文章を要約して この文章の要約は～ 大事なポイントを箇条書きにして この文章のポイントは～ 対話しながら都度アウトプットを人間が確認、 追加指示 事前に定義したルールに沿ってAIが自律的にタ スクを実行 この文章をまとめてレポートを作って 文章理解 レポート作成 内容評価 自律的にタスクを 実行 生成のたびに回答チェック・次の指示入力の 手間がかかる ⇒業務改善効果小 最終的なアウトプットの確認のみでOK ⇒業務改善効果大
18. 株式会社ブレインパッド 106-0032 東京都港区六本木三丁目1番1号 六本木ティーキューブ TEL：03-6721-7002 FAX：03-6721-7010 www.brainpad.co.jp info@brainpad.co.jp 本資料は、未刊行文書として日本及び各国の著作権法に基づき保護されております。本資料には、株式会社ブレインパッド所有の特定情報が含まれており、これら情報に基づく本資料の内容は、貴社以外の第三者に開示されること、また、本資料を評価する以外の目的で、その 一部または全文を複製、使用、公開することは、禁止されています。また、株式会社ブレインパッドによる書面での許可なく、それら情報の一部または全文を使用または公開することは、いかなる場合も禁じられております。 ©BrainPad Inc.