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生成AIの進化とともに、多くの企業でAI活用が広がっています。日立情報通信エンジニアリング(以下、当社)でも、さまざまな現場でAI活用に取り組み、その一部をPR TIMES STORYや当社blogを通じてご紹介してきました。現在も各職場でAI活用の検討と実践が進められており、業務効率化や品質向上に加え、その過程で得られた知見やノウハウは、より良いサービスやソリューションの提供にもつながっています。
今回は、そうした取り組みの中から、現場の課題解決に向けて担当社員が挑戦した3つのAI活用事例をご紹介します。
■事例1:高精度な話者分離技術を実装した『生成AI活用議事録ツール』の開発
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「会議1時間の内容をまとめるのに、1~2時間もかかることがある」
配属後、先輩社員からそんな話を聞いた若手社員は、議事録作成が想像以上に大きな業務負担になっていることを知りました。そこで、この課題をAIで解決できないだろうかという思いから、『生成AI活用議事録ツール』の開発に携わることになりました。
めざしたのは、“会議音声から議事録を自動作成する仕組み”です。単なる文字起こしではなく、内容を整理・要約し、「誰が何を話したのか」まで把握できる実用的なツールの実現に取り組みました。
開発を進める中で課題となったのが、話者を正しく識別する「話者分離」の精度でした。当初の仕組みでは、会議参加者数を事前に設定する必要があり、実際の参加人数と異なる場合には識別精度が低下する可能性がありました。
そこで、社内会議の録音データを用いた検証を重ねた結果、実際の参加人数より多めに話者数を設定した場合でも、ほぼ同程度の識別精度が得られることが分かりました。この知見を活用することで、実運用に適した仕組みへと改善することができました。
こうした試行錯誤を重ねた結果、『生成AI活用議事録ツール』は社内試行において議事録作成時間の“約8割削減”を実現しています。現在もさらなる品質向上に向けて改善を続けており、より使いやすく実用的なツールをめざしています。
■事例2:RAG技術を活用した問い合わせ支援システムの開発
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「必要な情報を探すだけで、数十分から数時間かかることもある」
自社製品に関する問い合わせ業務では、限られた人員で多様な質問に回答する必要があり、担当者の負担増加が課題となっていました。特に、製品マニュアルや過去の対応履歴、社内のノウハウなど複数の情報源を確認する必要があるため、情報探索に多くの時間を要していました。
そこで担当者は、“生成AIとRAG(Retrieval-Augmented Generation)技術を活用した問い合わせ支援システムの開発”に取り組みました。
めざしたのは、必要な情報へ迅速にたどり着き、問い合わせに対する正確な回答作成を支援できる仕組みです。製品マニュアルだけでなく、社内に蓄積されたノウハウや過去事例も活用できる環境を整備し、担当者が必要な情報を効率的に参照できるようにしました。
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参考:当社blog「AIが“答え”も“コード”も生み出す時代!? RAG技術とバイブコーディングで実現した問い合わせ業務の変革」
一方で、開発を進める中で課題となったのが、システムを短期間で検証・改善していくことでした。担当者は、生成AIに要件を伝えながらコード生成を行う「バイブコーディング」を採用し、こまめに動作確認を行いながら開発を進めることで、迅速な改善サイクルを実現しました。
その結果、従来は数十分から数時間を要していた情報探索作業が数十秒程度まで短縮することに成功しました。利用者からは「問い合わせ対応の効率が大幅に向上し、本来注力すべき業務に集中できるようになった」といった声も寄せられています。
現在も機能拡充や回答精度の向上に向けた改善を継続しており、さらなる業務効率化と実用性向上をめざしています。
■事例3:ドキュメントチェック自動化システムの開発
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「チェックに数時間かかる」「チェック漏れや人的ミスが心配で何度も見直してしまう」
設計書や仕様書、提案書などのドキュメントチェック業務では、多くの時間と労力が必要となり、本来注力すべき顧客要件の分析やシステム設計に十分な時間を割けないことが課題となっていました。
そこで担当者は、「AIの力でこの課題を解決できないか」という思いから、ドキュメントチェック自動化システムの開発に取り組みました。
めざしたのは、チェックリストをもとにAIがドキュメントを評価し、レビュー業務を支援する仕組みです。利用者はチェックリストと対象ドキュメントを登録し、確認したい項目を選択するだけで、AIによるチェック結果を確認できます。
開発にあたっては、効率化と品質確保の両立が課題となりました。従来のドキュメントチェック業務では、作業時間の短縮を優先するとチェック精度が低下する可能性があり、一方で、精度を追求すると多くの工数が必要となります。
そこで担当者は、生成AIを活用して一貫した基準でドキュメントを確認できる仕組みを構築し、人的ミスや見落としの削減に取り組みました。これにより、担当者による判断のばらつきを抑えながら、効率的なレビューを実現します。
その結果、精度の高いチェック結果を短時間で得られるようになり、現在は社内の一部部門で本格運用を開始しています。ドキュメントチェック業務の効率化に加え、エンジニアがより付加価値の高い業務へ注力できる環境づくりにも貢献しています。さらなる精度向上と機能拡充に向けた取り組みを進め、業務品質の向上と生産性向上の両立をめざしています。
おわりに
今回ご紹介した取り組みの中には、現在も改善や機能拡張を進めているものがあります。また、それぞれの取り組みで得られた知見やノウハウは社内で共有され、新たなAI活用や実践にも生かされています。自ら新しい技術を積極的に活用し、その効果や課題を見極めながら知見を蓄積していくことは、より良いサービスやソリューションの提供につながります。
当社では今後も、生成AIをはじめとする新たな技術を活用しながら、現場の課題解決やお客さまへの価値提供に取り組んでまいります。また、現在進行中の新たなAI活用事例についても、当社blogを通じて順次ご紹介していく予定です。今後も当社のAI活用への挑戦に、ぜひご期待ください。
■当社blogにご興味をお持ちいただいた方は、ぜひ下記をご覧ください!
▷https://www.hitachi-ite.co.jp/column/index.html
通常のblog記事に加えて、ブログ推し活「Plus one」といった、blogの掘り下げコラム企画もスタートしています。こちらもご覧いただけますと幸いです。
<参考>
・若手技術者による『生成AI活用議事録ツール』開発記~AIが議事録作成の未来を拓く!~:日立情報通信エンジニアリング
・AIが“答え”も“コード”も生み出す時代!? RAG技術とバイブコーディングで実現した問い合わせ業務の変革 :日立情報通信エンジニアリング
・AIがドキュメント業務の未来を変える~ドキュメントチェック自動化への挑戦~:日立情報通信エンジニアリング
■日立情報通信エンジニアリングについて
エンジニアリング × ネットワーキングの強みを融合させ、獲得したケイパビリティを生かすとともに、OT × DX、さらにAIを活用し、受託開発・エンジニアリングサービスを提供、パートナーとともにデジタル社会の発展に貢献します。詳しくは、日立情報通信エンジニアリングのウェブサイトをご覧ください。
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