【イベントレポート】東京大学大学院工学系研究科附属システムデザイン研究センター（d.lab）主催の生成AIセミナーにArsaga GenerativeAI Lab所長、横溝が登壇 アルサーガパートナーズ株式会社のプレスリリース
本セミナーでは、東京大学松尾・岩澤研究室の岩澤教授により、生成AIの基礎的な部分についてご講演いただきました。また、アルサーガパートナーズの横溝からは、生成AIを実務で活用する際の具体的なユースケースや事例の紹介、さらに実務において生成AIを活用する際の留意点など、ビジネス向けの視点でお話しいたしました。JEITAの調査によると、日本国内における生成AI市場は、今後大幅な成長が見込まれており、2023年から2030年にかけての需要額は年平均47.2%の増加が予測されています。この成長により、2030年には市場規模が1兆7,774億円に達するとされています。
ボストン コンサルティング グループ（BCG）が行った生成AIの活用に関する研究では、AIを使用したコンサルタントは、AIを使用していないコンサルタントに比べてタスク完了までにかかる工数が25.1%少ないことが示されました。また、AIを使用したコンサルタントのアウトプット品質は、AIを使用していないコンサルタントに比べて40%以上高かったという結果が得られています。続いて、生成AIを実務で活用するユースケースや具体的な事例を紹介しました。生成AIは、あらゆる業種・業態で活用が可能ですが、本セミナーでは特に製造業に焦点を当て、アルサーガパートナーズが開発している事例をいくつか取り上げました。 AR-AGENTは、生成AIを活用した高度な対話型ドキュメント管理ツールで、製造業を含む多様な業界で利用可能です。特に、資料管理や検索が複雑な環境で、資料の所在や更新状況を簡単に把握できるサポートを提供します。機能としては、タイトル・キーワード・AI検索の3種類の検索方法、チャット機能による資料検索と回答提示、そしてAIがどの部分を参照しているか確認できるハイライト機能があります。データの収集はセンサーから行い、そのデータを生成AIで解析・加工し、グラフ表示やフーリエ変換による分析結果の比較を行います。異常検知には通常時のデータとの比較が重要であり、AIは異常ピークやノイズの違いをもとに、将来の故障を予測する手助けをします。タグには、物件の「タイプ」「間取り」「専有面積」「エリア」「キッチンの形状」などが含まれ、図面の細部に基づいてこれらの情報が自動生成されます。また、異なる生成AIモデルによるタグ付け結果の比較も行い、特に和室や洋室などの細かい物件仕様を正確に認識できることが示されています。生成AIの導入は、2023年の「試用」段階から、2024年には「活用」の段階へと進化を遂げよう
一方、2024年には、生成AIを活用した実用的なアプリケーションが普及し、企業における圧倒的な差別化や競争力の強化を目指す時期へと移行します。この段階では、AI技術の導入により、人やモノの機能・能力を最大限に活用することで、業務の効率化や生産性向上を実現することが重要となります。生成AIを活用した業務改革を進めるためには、現状の業務プロセス（AsIs）と理想的な業務プロセス（ToBe）のギャップを埋めることが不可欠です。このギャップを解消し、あるべき姿を実現するために、各プロセスの見直しとAIの活用が検討されています。 現状の業務プロセス（AsIs）では、契約書関連の作成や修正、レビューにおいて、文書管理が手作業に依存しており、契約変更漏れや関連知識の不足などの課題が存在しています。一方、あるべき姿（ToBe）では、AIによる契約書のドラフト自動生成や半自動レビュー、デジタル化された契約書の期限監視などを活用し、プロセス全体を最適化します。これにより、契約書の管理精度が向上し、業務の効率化が図られると期待されています。
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