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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。
