注目テクノロジーによるビジネス変革

生成AIへの東芝デジタルソリューションズの取り組み

ビジネスのあらゆる場面で、生成AIの活用が始まっています。
お客様のビジネスを変革する、生成AIへの取り組みやソリューションをご紹介します。

生成AIを活用し幅広い用途でお客様のビジネス変革を支援

文書活用のみならず3つの活用領域を見据え、生成AIを用いたソリューションを提案・提供いたします。

活用領域

社内文書・ナレッジ活用


部門内に蓄積されている文書、ガイド、規程は、企業組織の貴重な資産です。学習データを社外に漏らすことなく生成AIを使うことで、安全に効率よく社内ナレッジを活用できます。

【適用業務・情報例】

  • 組織内文書活用
  • スタッフ業務効率化
  • コールセンター・顧客問い合せ支援
  • FAQ作成
  • 提案書活用
  • 保守・点検・作業文書

【適用ソリューション例】

  • 業務ソリューション
    (組織内文書LLM、DataHub)
  • 人財管理ソリューション
  • CRMソリューション
  • 知財管理ソリューション

工場データ・現場適用


生成AIを活動データやセンサ・ログデータの読み解きに活用し、製造、保守、点検作業の支援や安全確保、工場データの解析に応用したソリューションをご提案します。

【適用業務・情報例】

  • 現場、工場画像
  • 作業員会話、報告
  • センサ、ログデータ

【適用ソリューション例】

  • 製造向けソリューション
  • 生産管理ソリューション

設計・開発業務応用


企業内には膨大な、独自のソフトウェア資産、設計資産が蓄積されています。レガシーなプログラムコードや仕様書の読み解きに生成AIを活用し、設計開発の効率化を支援します。

【適用業務・情報例】

  • ガイド・規程集検索
  • ソフトウェアコード自動生成
  • 設計図書レビュー

【適用ソリューション例】

  • ソフトウェア設計・開発効率化
  • レガシープログラム資産活用、
    マイグレーション支援

ユースケース

社内文書・ナレッジ活用

利用シーン

社内規程、業務ガイドラインの照会・問合せ

提案書や契約書などの社内類似事例の参照

FAQ、VoCのデータの整理・要約、要点の抽出

課題

  • 組織内文書、部門共有書類が蓄積されているが、類似文書の作成時などに有効活用できていない
  • 文書を社外や組織外に開示することなく、安全に閲覧権限をコントロールして使える環境が欲しい
  • 正確な検索ワードが分からないと、長年蓄積された資料から目的に合った文書を引き出せない

 

社内文書・ナレッジ活用:Before

生成AIの導入効果

  • 組織内文書を外部に漏らさず、再学習もさせない仕掛けにより、セキュアで堅牢な環境で生成AIを使用可能
  • 部門単位、チーム単位の利用環境で生成AIを使用可能
  • 「自然な質問文」で問い合わせれば、生成AIが意図を解析し、狙った文書を素早く抽出
  • FAQ自動生成、過去文書の要約などにも適用可能
社内文書・ナレッジ活用:After

課題

  • 組織内文書、部門共有書類が蓄積されているが、類似文書の作成時などに有効活用できていない
  • 文書を社外や組織外に開示することなく、安全に閲覧権限をコントロールして使える環境が欲しい
  • 正確な検索ワードが分からないと、長年蓄積された資料から目的に合った文書を引き出せない
社内文書・ナレッジ活用:Before

生成AIの導入効果

  • 組織内文書を外部に漏らさず、再学習もさせない仕掛けにより、セキュアで堅牢な環境で生成AIを使用可能
  • 部門単位、チーム単位の利用環境で生成AIを使用可能
  • 「自然な質問文」で問い合わせれば、生成AIが意図を解析し、狙った文書を素早く抽出
  • FAQ自動生成、過去文書の要約などにも適用可能
社内文書・ナレッジ活用:After

工場データ・現場適用

利用シーン

設備・機器の保守、点検業務での操作方法や保守履歴の参照

設備・機器のIoTデータに基づくトラブル発生の予兆や原因の把握

現場作業の活動データ・履歴に基づく業務改善ポイントの把握

課題

  • 製造機器のログデータや点検記録など現場データが大量に蓄積されているが、各部門で個別に管理され活用できていない
  • データの形態やフォーマットがバラバラで、統合的に活用できるように整備されてない
  • 熟練者の知見・ノウハウを形式知化できておらず、共有・伝承が難しい
  • 現場にデータを分析できる人材が少ない
工場データ・現場適用:Before

生成AIの導入効果

  • 蓄積された多種多様な製造現場データを活用し、データ整備に手間をかけることなく、知見やノウハウを共有可能
  • 「自然な質問文」 で問い合わせれば、生成AIが意図を解析し、業務目的に関する情報を素早く抽出
  • データ分析の専門家に頼ることなく、現場でデータを活用して知りたい分析結果をその場ですぐ把握可能
工場データ・現場適用:After

課題

  • 製造機器のログデータや点検記録など現場データが大量に蓄積されているが、各部門で個別に管理され活用できていない
  • データの形態やフォーマットがバラバラで、統合的に活用できるように整備されてない
  • 熟練者の知見・ノウハウを形式知化できておらず、共有・伝承が難しい
  • 現場にデータを分析できる人材が少ない
工場データ・現場適用:Before

生成AIの導入効果

  • 蓄積された多種多様な製造現場データを活用し、データ整備に手間をかけることなく、知見やノウハウを共有可能
  • 「自然な質問文」 で問い合わせれば、生成AIが意図を解析し、業務目的に関する情報を素早く抽出
  • データ分析の専門家に頼ることなく、現場でデータを活用して知りたい分析結果をその場ですぐ把握可能
工場データ・現場適用:After

設計・開発業務応用

利用シーン

レガシープログラムのソフトウェア・設計資産を活用できるようにするための説明ドキュメントの整備

プログラム開発時に過去のプログラム資産を活用し、使いたい処理内容や困りごとに近いものを把握

課題

  • 過去のプログラム言語、マクロで開発された膨大なソフトウェア・設計資産が蓄積されているが、ドキュメントが存在しておらず、処理内容が不明
  • 中堅・若手の技術者がレガシーなプログラム言語、マクロが読み解けず、資産を活用できない
設計・開発業務応用:Before

生成AIの導入効果

  • 商用大規模言語モデルでは学習していないレガシー言語仕様を追加学習させることで、過去のソフトウェア・設計資産も活用可能
  • 未整備だったレガシー資産の説明ドキュメントを生成可能
  • 使いたい処理内容を質問文で入力すれば、生成AIが意図を解析し、レガシー資産も含めて関連情報を抽出
設計

課題

  • 過去のプログラム言語、マクロで開発された膨大なソフトウェア・設計資産が蓄積されているが、ドキュメントが存在しておらず、処理内容が不明
  • 中堅・若手の技術者がレガシーなプログラム言語、マクロが読み解けず、資産を活用できない
設計・開発業務応用:Before

生成AIの導入効果

  • 商用大規模言語モデルでは学習していないレガシー言語仕様を追加学習させることで、過去のソフトウェア・設計資産も活用可能
  • 未整備だったレガシー資産の説明ドキュメントを生成可能
  • 使いたい処理内容を質問文で入力すれば、生成AIが意図を解析し、レガシー資産も含めて関連情報を抽出
設計・開発業務応用:After

ご提供するサービス

生成AIの導入検討から業務活用までワンストップでサポート

ご提供するサービスイメージ

トピックス

東芝デジタルソリューションズグループの生成系AIに関する記事をご紹介します。

トピックス1:第3回:生成AIの未来、人とAIの新たな関わり(後編)

第3回:生成AIの未来、人とAIの新たな関わり(後編)

生成AIがより身近になる未来の社会を想像し、当社が考えるAIのあるべき進化と人とAIの新たな関わりを解説します。

トピックス2:第3回:生成AIの未来、人とAIの新たな関わり(前編)

第3回:生成AIの未来、人とAIの新たな関わり(前編)

当社が実証検証を進めている「マルチモーダル応用」と「設計・開発業務効率化」へのAI適用の取り組みを説明します。

トピックス3:連載:生成AI最前線!技術のポイントから、ビジネス活用、そして未来に向けた展望を解説(第2回)生成AIがもたらすビジネスへのインパクト

連載:生成AI最前線!技術のポイントから、ビジネス活用、そして未来に向けた展望を解説(第2回)生成AIがもたらすビジネスへのインパクト

生成AIがビジネス活動にどのように関わっていき、影響を与えるのかという観点で、東芝デジタルソリューションズの取り組みを例示しながら解説します。

検索ヒット率の向上と問い合わせ業務の効率化を実現するシナリオレス型AIチャットボット

24時間365日、均一な応対品質で利用者への応答を自動で行えるチャットボット。利用者が自己解決できたり、ヘルプデスクなどでオペレーターの負荷軽減や業務効率化が行えたりするなどの理由から、企業においてチャットボットの導入が加速しています。東芝が50年以上にわたり培ってきた独自のAI技術を活用したコメンドリの特長と、生成AIの活用による機能強化に向けた取り組みについてご紹介します。

トピックス5:連載:生成AI最前線!技術のポイントから、ビジネス活用、そして未来に向けた展望を解説(第1回)生成AIを理解する

連載:生成AI最前線!技術のポイントから、ビジネス活用、そして未来に向けた展望を解説(第1回)生成AIを理解する

世界中に衝撃が走った、OpenAIによるChatGPTの登場。その利用者数は、公開からわずか2日間で100万人に、2か月間で1億人に達するなど、歴史的にも類を見ないスピードで拡大を続けています。ChatGPTをはじめとする生成AI(Generative AI)が社会にもたらすインパクトの大きさを、AIの研究者や専門家だけでなく、世界中の企業や政治家、有識者たち、さらには一般の人々も含めて、驚きと関心を持って注視しています。

生成AIによって、IT業界で何が起き、ビジネスや社会システムにどのような影響が出ているのか。そして、私たちの生活は生成AIによってどのように変わっていくのか。生成AIの基盤である大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)にフォーカスし、技術的なポイント、ビジネスへの活用、未来に向けた展望を解説します。

トピックス6:手間を大幅軽減!東芝のAIチャットボット ~後発参入なのに支持を得た理由とは?

手間を大幅軽減!東芝のAIチャットボット ~後発参入なのに支持を得た理由とは?

私たちユーザーの問い合わせに、対話(チャット)で応対してくれるチャットボット。今や当たり前の存在になり、ユーザー体験や企業の業務効率を上げている。一方、ユーザーには「やり取りがちぐはぐで、いらいらする」といった不満があり、チャットボット導入企業からは「メンテナンス負担が大きい」といった悩みが聞こえてくる。

こうした課題を解決するため、東芝が2020年に社会に出したのがAIチャットボット「コメンドリ」である。コメンドリがどのようにユーザーや企業の不満を解消するのか、その技術的な特徴、開発経緯について、最前線で活躍する2人に聞いた。

関連リンク

これまで研究開発を進めてきた東芝のAI技術をご紹介します。
メディアデータ分析、異常検知などのカテゴリに分けて多数のAI技術を掲載しています。

東芝のAIは、人を見つめ、ビジネスを見つめ、最適なソリューションを提供して、より豊かな社会の実現を目指します。
50年以上にわたり 開発を続けてきた実績をご紹介します。

グローバル競争を勝ち抜く新たなソリューション提供に向け、東芝グループが取り組んでいるデータベース技術、ディープラーニング技術などのIoT/AI関連技術の研究開発の実績をご紹介します。

デジタルで豊かな社会の実現を目指す東芝デジタルソリューションズグループの最新のデジタル技術とソリューションをお届けします。

資料ダウンロード

生成AIへの東芝デジタルソリューションズの取り組みに関するリーフレットがダウンロードできます。


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