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【自然言語処理AI】セミナーレポート

自然言語処理AIで
開発業務の高度化を進めるには

~自動車メーカー様等における文書データ活用事例と、
導入までの課題・ステップをご紹介します~

※こちらは、2024年1月25日に行われた「製造業向け開発業務の高度化を進めるには!」のダイジェスト版レポートおよび動画です。 

自動車をはじめとする製造業の開発現場では、設計書、テスト結果、不具合レポート、顧客クレームといったさまざまな文書情報が作成・蓄積されています。これらには、技術的なノウハウやお客様からの要望・期待など、企業の競争力に直結し得る重要な情報が含まれています。
業務の高度化・効率化を進めるためには、これらのデータを蓄積するだけでなく、活用できる形に変えることが重要となりますが、現状は活用しきれていないお客様が多いのではないでしょうか。
本セミナーでは、自然言語処理AIを活用した開発業務の高度化・効率化について、事例を交えてご紹介しました。

(講師:日本電気株式会社 エンタープライズコンサルティング統括部 高橋一基)

目次

  • データ利活用の目指す姿
  • 自然言語処理AIの果たす役割
  • データ利活用の具体事例
  • AI導入に向けた活動の全体像
  • まとめ

データ利活用の目指す姿

企業活動において、企画、開発、生産、流通/販売、保守、そして市場のお客様の声まで、さまざまな部分から情報が生み出され、部門の垣根を越えて共通の資産となり、新たな価値の源泉として活用されます。

データ利活用の目指す姿は、従業員が各自の業務課題解決に向けて、これらの資産を自律的に活用し、業務の改善に繋げることができる状態であるといえます。しかし、実際にデータ利活用の実現に向かって動き出そうとすると、データの用途は多様であり、さらに、関係者も膨大な数になるため、進めていくのは難しいものです。

確実な立ち上げと早期の成果獲得には、小さく成功事例を作り、それを全社に広げていく Quick-winの進め方が推奨されます。また、成功事例を増やしていくことが重要であるのに 加え、全社横断での仕組みづくりを並行して進めていくことも重要です。「利活用事例を作り、増やしていく活動」と、「共通的なポリシーを定義して、データ収集の統制を効かせていく活動」を両輪で回していくことで、データ利活用の目指す姿の実現に繋がっていきます。

自然言語処理AIの果たす役割

では、データ利活用の中で、「自然言語処理AI」はどのように活躍してくるのでしょうか。

データ利活用に向けては、まず始めに、利活用するデータを収集してくる必要があります。それらのデータは、テキストや文章等の「非構造化データ」と呼ばれる形式になっている場合が多くあります。通説として、企業様の保有するデータの約8割が非構造化データであると言われています。たとえば、開発領域に関しては、設計データ、市場品質データ、不具合レポート等が収集の対象となりますが、こういったものも非構造化データです。

データ利活用にあたっては、文章やテキストになっている非構造化データを、BIツールにインプットできる表形式のデータ(構造化データ)に変換していく必要がありますが、・・・

※動画の公開は終了しました。視聴をご希望の方はお問い合わせください。

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