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ブログ更新3831回目。
船井総研ロジ社主催の物流研究会LPS2月度例会に参加して
学びだったDXに関することを備忘を兼ねて書いておきます。
今回の例会で最もインパクトのあった学びは、
何と言ってもDXに関することでした。
Ｃhat GPTに代表される生成AIは少しずつ浸透が進んできましたが、
弊社の場合まだまだ生産性の向上までには紐づいていません。
でも、すでにそのフェーズを超えた他社企業は次のフェーズに
進んでいて、今回事例発表した企業はさらにその先に進もうと
していました。
特にデジタル化からDXへの1つの道筋が分かり易かったです。
まず、デジタル化＝ペーパーレスによってデータの蓄積ができる
土壌を整えたら、ChatGPTなど生成AIを活用してネット検索や提案書、
メール文章などテキスト作成を効率化。
その先はRAGを活用して生産性を高めていくフェーズに移行します。
RAGとは、事前に学習した大規模言語モデル（LLM）に検索機能を
組み合わせた技術で、外部のデータベースやドキュメントから
関連情報を検索し、それを元に回答を生成するもの。
具体的には、
①最新情報を活用
事前学習されていない新しいデータを検索し、回答に反映できる。
②企業向けFAQやカスタマーサポート
社内データベースを活用し、適切な回答を自動生成。
③専門的なレポート作成
特定分野の論文や資料を参照しながら、正確なレポートを作成。
④法律・医療など高精度な情報が必要な分野での活用
検索した根拠を示しながら、信頼性の高い回答を提供。
このようなことができるそうです。
中小の物流企業であれば、貯まった社内データをRAGに食わせ、
社内文書を一発で探せるようにしたり、自社特化の文書生成を
自動化するような使い方ができるようでした。
いろいろな文書やデータを探す手間が無くなるって大きいですね。
このフェーズまでは早期に到達しておきたいと素直に思いました。
そしてその先にあるのは、AIエージェント。
特定のタスクを自動で実行できる人工知能システムのことで、
単なる質問応答だけでなく、ユーザーの指示に従い、情報の検索、
データ処理、意思決定、タスクの実行などが行えるシステムです。
具体的にできることは、
①カスタマーサポート領域
チャットボットとして顧客対応を自動化する。
②業務の自動化
データ入力やレポート作成、メール返信などの作業を代行。
③Webリサーチ
最新情報を検索し、要約を提供。
④スケジュール管理
会議の設定やリマインダー通知を実施。
⑤パーソナルアシスタント
タスク管理や推奨アクションを提示。
こんなことができるようです。
事例発表では、受託した輸送業務に必要なトラックをAIが
提携先企業に電話をして手配してくれるプロセスを動画で
見せてくれました。
今後システムはツールからアシスタントへ進化するそうです。
ここまで進んでいるのか！という感じで、その進化に対する
ワクワク感と自社の遅れに対する焦りが同時に頭の中を
駆け巡りました。
一足飛びにその領域を実現することはできませんが、ＤＸによる
ありたい姿の１つをイメージすることができたという点が
収穫でした。
焦らず急いでその実現に向けて行動していきます。
貴重な情報をありがとうございました。
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