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生成AI「Copilot」は企業でどのように使われている? 活用事例を紹介
2024年3月18日 21:09
日本マイクロソフト株式会社は18日、生成AI機能「Microsoft Copilot」に関する、パートナー企業の最新の活用事例を紹介するイベント「GenAI Customer Day」を実施した。
イベントでは、同社執行役員 常務 クラウド&AIソリューション事業本部長の岡嵜禎氏が登壇したほか、日本ビジネスシステムズ株式会社(JBS) 取締役専務執行役員 ビジネスグループ統括 デジタルセールス 本部担当の後藤行正氏、株式会社ベネッセホールディングス 専務執行役員 CDXO 兼 Digital Innovation Partners 本部長の橋本英知氏、ソフトバンク株式会社 IT統括 専務執行役員 兼 CIOの牧園啓市氏がゲストとして招かれた。
冒頭で岡嵜氏は、ビジネスにおける生成AIの成熟度が高まってきていることを指摘し、どのように業務に活用するかを模索する準備段階から、AIを積極的に活用して業務効率化などを図っていく段階に移行したと語った。
また、企業におけるMicrosoft Copilotの活用に関しては、「Copilot for Microsoft 365」によりAIをサービスとして使用するか、「Microsoft Copilot Studio」または「Azure OpenAI Service」を用いて独自のAIを作成し自社システムに組み込むかの、2つの主な方向性を示した。
なお、Copilot for Microsoft 365はWordやExcelなどのMicrosoft 365アプリケーションに実装された生成AI機能で、Microsoft Copilot Studioはユーザー独自のカスタムCopilotをローコードで開発できる総合プラットフォーム、Azure OpenAI Serviceは自然言語処理や画像生成、コード生成などが可能な大規模言語モデルをセキュアな環境から実行できるAIサービスとなる。
後藤氏は、JBSにおけるCopilot for Microsoft 365の活用事例を紹介した。具体的には議事録作成や契約書チェックでの導入例が挙げられ、特に契約書チェックでは、重要な文言や項目をAIにより一括で確認できるようになり、作業時間を従来より約66%削減できたという。
また、マーケティング部門のセミナー関連業務においても生成AIの導入により、月に約16時間の業務時間を削減し作業の質も向上したと述べている。JBSではCopilot for Microsoft 365の導入により、個人の価値創出時間が36%増加している。
同氏によると、JBSは国内ITサービス業界においてCopilot for Microsoft 365を初めて全社導入した企業であるという。この導入は、社員がコア業務により集中できるようにするためや、生産性の向上、作業環境の可能性を広げること、そしてAIを日常的に活用する文化を築くことを目的としている。
橋本氏は、ベネッセホールディングスにおけるMicrosoft Copilot Studioの活用事例を紹介した。ベネッセホールディングスでは、昨年4月の時点で生成AIの導入を始めており、昨年10月には、社内での情報検索や各部門への相談などの作業時間を削減する「社内相談AI」を自社開発し、テスト運用を開始している。
社内相談AIの運用を通じて、高精度な回答を得るにはデータセットの改善などが重要であると気づき、データセットの最適化やログ分析、ユーザーフィードバックの迅速な取り込みを考慮してMicrosoft Copilot Studioを社内相談AIに内製実装したという。
同氏は、Microsoft Copilot Studioについて、ノーコードで扱えることや安価であることをメリットとして挙げている。社内相談AIの今後の展開としては、入力時のユーザーごとの表記ゆれに対応するほか、UXの改善、より良いデータセットの構築などを通じて、より高度な業務での活用を目指していくと述べている。
牧園氏は、ソフトバンクにおけるAzure OpenAI Serviceの活用事例として、社内業務およびコールセンター業務における生成AI環境構築を紹介した。
社内業務においては、社員がAIを効率的に利用できるよう環境整備に注力し、すべての部門でAPIを通じた開発が行なえるようになっている。また、ビジネスでの生成AI利用にあたっては、ガバナンスや体制作り、情報共有、AIに関する教育の充実などが重要であり、これらを支える推進体制も築いていると述べた。
コールセンター業務に関しては、日本マイクロソフトと共同で、柔軟かつ高精度な顧客対応を実現するAIチャットボットの開発に取り組んでいる。
2社は、コールセンターでの複雑な要望に柔軟に対応できるよう、決められた順序と固定化されたスクリプトで対応する従来のフロー追従型とは異なる、顧客との会話内容に応じてLLMが必要な機能やデータソースを参照するLLM自律思考型のシステムの開発を目指している。LLM自律思考型を採用したチャットボットは、2024年7月以降の順次導入を予定している。
