AIは、与えられた大量の学習データから、何らかの特徴や規則性を導き、
その特徴や規則性を用いて目的のタスクを実行することができます。
AIが担える業務をAIに任せることで、人間は注力すべき業務に時間を割くことができます。

機能

自動会話

チャットで問いかけることで、AIが人間のような自然な対話形式でチャットを返します。

異常検知

通常時の計測値をあらかじめ学習しておくことで、異常や異常が起こる予兆を検知します。

検索や探索

条件を指定したうえで、検索したことに対し、最適な結果を返すことができます。

予測

現状のデータをもとにさまざまな条件を追加し、将来をシミュレーションします。

期待する効果

DX推進に伴い業務効率化や競争力の向上を目指していくためにAIが欠かせないものとなってきます。
AIを活用すれば顧客の行動や嗜好が細かく分析/予測できるため、個別ニーズに合った、パーソナライズされたサービスや製品の提供が可能になります。

また、社内のみのクローズドなデータやWeb上のデータを加味した自動チャットアプリケーションのようなものも活用することで、過去のデータを効率よく検索できたり、未来予測するAIと合わせることで、根拠を持った分析や予測が容易に見えるようになります。

社内データをAIにインプットすることで、アウトプットを得られます。主なアウトプットには予測分析、カスタマーサポート、マーケティング、品質管理、経営判断の補助などがあります。

AIはまだまだ発展が期待されている新技術です。新しい技術を活用したPoC（実証実験）を行うこともあります。
PoCで検証と評価を繰り返しながら、業務での活用シーンを確立し、本格的な運用を目指していくことがDXにつながります。

AIを使った就業規則質問チャット開発のPoC例。企画。ゴールとして生成AIを使って、就業規則の質問を受け答えするチャットボットを作成すること。対象ドキュメントは就業規則.pdf。実証実験の1回目は、α版として、少数の社員に利用してもらうことから始めます。質問の内容と回答を収集し、適切な回答が返ってきているかを確認します。生成AIのプロンプトを改修していきます。実証実験の2回目は、β版として、多くの社員に利用してもらいます。回答の品質と利用頻度を確認しながら、改修を加えていきます。実証実験の3回目は、本格的にシステムを社内で利用していきます。引き続き不具合は改修していきますが、次のステップとして、就業規則以外の質問にも回答できるよう回答内容を拡充していきます。

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