生成AI活用事例 製造業界編（消費財・食品）
はじめに
こんにちは。インターセクトの永澤です。
今回は国内の製造業の中で特に消費財と食品業界における生成AIを活用したDX事例を紹介します。
- 生成AIの導入を検討しているが、具体的な活用方法に悩んでいる方
- 導入後の実績について知りたい方
そんな皆様には必見の内容となっています！ぜひご一読お願いします。
製造業における生成AIの活用領域について
製造業において、AIは品質向上や効率化に欠かせない存在になりつつあります。特に画像認識による不良品検出など、特定タスクに最適化された「通常AI」は高い精度と実績を誇り、品質管理や生産計画の分野で大きな成果を上げています。一方で、近年注目を集めているのが「生成AI」です。創造性と柔軟性に優れた生成AIは、少ない不良品サンプルから新たなデータを生成し、学習データセットを拡張することが可能になります。これは、従来のAIでは難しかった、未知の異常パターンや欠陥の検出を可能にするだけでなく、製品設計やプロセスシミュレーション、デザイン分野での活用など、より複雑な課題への応用も期待されています。
事例①：日清食品「NISSIN AI-chat」を導入し業務効率化を促進
課題
日清食品グループは、中長期成長戦略において「NBX (NISSIN Business Transformation)」を全社活動テーマとして掲げ、デジタル技術を活用した「ビジネスモデル自体の変革」「効率化による労働生産性の向上」を追求しています。
ソリューション
日清食品では、社員の業務効率化を大きく前進させるため、対話型AI「NISSIN AI-chat」を開発しました。このAIは、全社員4,800人が業務で日常的に使えるように設計されており、情報収集や要約、文書作成、アイディア出しなど、幅広い用途で活用できます。さらに、各部門の業務内容に最適化するため、プロンプトエンジニアリングにも力を入れており、部門ごとに独自の指示内容を設定することで、より的確で実用的な回答をAIから引き出せるように工夫されています。これにより営業部門では導入当初から1人あたり年間250時間もの作業時間削減が見込まれており、全社的に導入した場合、2023年度は年間で32,591時間もの業務時間削減につながると期待されています。
(参考：日清食品グループのDXへの取組について)
事例②：アサヒビール 生成AIをR&Dに導入し社内ナレッジの収集を効率化
課題
アサヒビールは、高付加価値な製品を迅速に市場投入するため、R&D業務の効率化が急務でした。従来の情報収集方法では、技術文書を探すだけでも時間がかかり、さらに複数の資料を読む必要があるため、多大な時間を費やしていました。
ソリューション
これらの課題を解決するため、アサヒビールは生成AIを活用した社内情報検索システムを導入しました。 このシステムにより、膨大な技術文書をAIが要約してくれるため、従来よりも短時間で必要な情報にアクセスすることが可能になりました。また、過去の資料の活用が進み、今後は過去の知見を活かした迅速な製品開発が期待されます。
(参考：技術文書を100文字要約、アサヒビールがR＆Dプロセスに生成AIを導入した2つの狙い)
事例③：伊藤園 テレビCMと商品デザインに生成AI活用
課題
誰もが知る国民的飲料ブランド「お～いお茶」。 長年愛されてきたブランドですが、株式会社伊藤園（以下、伊藤園）は2つの課題を感じていました。一つは、「お～いお茶 カテキン緑茶」の持つ「体脂肪がつきにくい」という特定保健用食品としての価値をより分かりやすく消費者に伝えるること。 もう一つは、時代の変化とともに、より現代的なイメージや訴求を取り入れたブランド刷新でした。
ソリューション
これらの課題解決のため、伊藤園は生成AIを活用しました。昨年9月から放映されたTV-CM「未来を変えるのは、今！」篇では、健康で明るい未来を訴求するためにAIタレントを初めて起用。現在と約30年後の自分を同じ人物として表現し、素敵な年齢の重ね方を示しました。さらに生成AIを活用し茶葉の生命力を表現したパッケージデザインを開発しました。
(参考)
AIタレントを起用した「お～いお茶 カテキン緑茶」のTV-CM第二弾！新作TV-CM「食事の脂肪をスルー」篇を、4月4日（木）より放映開始
生成AIパッケージ「お～いお茶 カテキン緑茶」シリーズを、9月4日（月）より販売開始。同日より「カテポマイレージキャンペーン」をスタート
事例④：ライオン 生成AIで熟練技術を形式知化
課題
ライオン株式会社（以下、ライオン）は、少子高齢化と労働力人口減少の影響で熟練技術者の技術継承が困難になっている課題に直面していました。例えば衣料用粉末洗剤の製造プロセスでは、新規参画者への技術継承にはスキルと時間が必要であり、特に暗黙知化された情報の文章化と共有に課題がありました。
ソリューション
ライオンはNTTデータと協力し、衣料用粉末洗剤の生産技術領域に対し生成AIを活用して熟練技術者の暗黙知を形式知化する取り組みを開始しました。具体的には、熟練者へのインタビューやワークショップを通して得られた暗黙知を「勘所集」として文書化し、生成AIを活用した検索サービス「知識伝承AIシステム」に組み込みました。このシステムを利用することで、新規メンバーは容易に熟練者の知識にアクセスでき、効率的に担当業務を行うことが可能になります。
(参考：国内熟練技術者の技術継承に向け、生成 AI を活用した暗黙知伝承に関する取り組みを開始)
まとめ
製造業界では、業務効率化やR&D業務の迅速化、熟練技術者のノウハウ継承など、様々な課題に直面していました。今回ご紹介したように、多くの企業がこれらの課題解決に向けて、生成AIを活用し始めています。生成AIは、従来のAIでは難しかった複雑な課題にも対応できる可能性を秘めており、製品設計や技術継承など、製造業の未来を大きく変える可能性を秘めていると言えます。一方で、生成AIを十分に活用するためには、適切な生成AIや探索方法の選定、セキュリティ対策など、検討事項が豊富に存在します。
製造業界における生成AIを活用した業務効率化の支援はインターセクトにおまかせ
インターセクトでは生成AIを活用した企業のDX化支援を行っております。実務での活用を視野に入れた素早いサイクルでのPoC検証を行い、最終の業務システムの構築まで一貫して支援させて頂いております。単なる技術導入に留まらず、現場での運用を意識した実践的なシステム構築を得意としており、生成AIの力を最大限に引き出すことで、お客様の業務効率化やコスト削減に貢献いたします。
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