「データ連携機能」を活用して、グループ間の共通課題を可視化し、次なる施策を迅速に検討できた

事例概要

課題

導入の決め手

効果

イオンはグループ会社300社、従業員57万人からなるコングロマリット企業。グループ全体のDX実現に向けて、デジタル人材の育成プロジェクト「イオンデジタルアカデミー」を立ち上げています。
その活動の一環として、検討開始から３カ月という短期間でグループ企業90社・従業員1000名が参加した大規模な生成AIの「お試し環境」をスタートさせました。
今回は、Exa Enterprise AIの法人向けChatGPTである「exaBase 生成AI」の導入に至った背景や決め手、活用方法、そしてその効果について、ICT推進担当の吉田 俊介氏と、ICT企画チームの江頭 陽介氏にお話を伺いました。

AIを試してみたいという社内の声に答える必要があった

今回、生成AIをいち早く導入されようとお考えになった背景を教えてください。

吉田：イオンでは中期経営計画方針としてデジタルシフトを成長戦略として掲げています。そこで、従業員のデジタル教育をミッションにしている「イオンデジタルアカデミー」の活動の一環として、グループ全体に対し、生成AIの基礎を学ぶ社内勉強会を実施しました。

その結果、約8割を超えるグループ会社から「ぜひ生成AIを試してみたい」という声があがりました。最適な使い方や、情報漏洩に対する具体的な対策などを抽出・検証するために、生成AIのお試し環境を用意しました。

利便性の高い環境や対応の速さ、コストが導入の決め手

「お試し環境」を3案（①SaaS利用：当社サービス、②PaaS/IaaS利用：UI/UX等外部委託、自社Azure利用）で検討された際の比較検討項目と、①を選んでいただいた理由をお教えください。

吉田：実証試験ということで、クイックに試せる点。そしてリスクを回避するために、①のSaaS利用を選びました。②だと、弊社のAzure環境の管理者権限を、外部の委託先に与える必要があるため、現在の環境ではリスクとなる恐れがあり、選択から外しました。

SaaSの中でもExa Enterprise AIのexaBase生成AIに決められた理由は何だったのでしょうか。

吉田：3つの理由で決めました。

1つ目は、安全でかつ利便性の高いプラットフォームであること。イオンには、グループ会社が300社あり、57万人の従業員が在籍しています。今回の「お試し環境」においても、グループ企業90社・従業員1000名が参加する大規模なプロジェクトのため、安全で、そしてアクセスしやすくUI/UXが優れたサービスが必要不可欠でした。

2つ目は、最初にお話したように、グループ会社からの要望が高く早期に開始したかったので、導入までの対応がスピーディにできること。

そして3つ目は、コスト面です。「お試し環境」ということもあり、できる限りコストを抑えたかったので、リーズナブルに利用できるサービスを求めていました。

情報検索や案出しなど、多方面で導入成果が出た

社員の方のexaBase 生成AIの活用方法をいくつか教えていただけますか。

江頭：たとえば、あるグループ会社では、50種類ものドキュメントを生成AIに読み込ませて、活用しています。同社は食材などの品質管理に非常に力を入れており、品質管理の規定だけでも膨大な量のドキュメントがあります。それこそ、1ドキュメントだけで30ページにもわたり、それが「Part1」「Part２」……に分かれているため、それを生成AIに格納して検索すれば、一発で知りたい回答が瞬時で得られると好評です。実際、この「お試し環境」が終わっても継続して活用したいという話まで出ています。

その他のグループ会社の店舗オペレーションでは、弁当や惣菜などの新商品につけるPOPやチラシのキャッチコピーの制作で活用したり、店舗スタッフにキャンペーン企画や連絡事項を周知する店舗掲示板の原案を作ったりした実績があります。

店舗掲示板は、いまだに紙を張り出すなど手作業で行っているため、ナレッジや経験がある店長だとすぐに制作できますが、経験の浅い店長にとっては、何から手をつければいいのか分からなかったりします。そこで、まず生成AIで原案をつくり、それを修正して、掲示板を制作するといったことをやっているようです。

あともう1つ大きな成果を上げているのが「データ連携機能」による活用法です。
イオングループでは、食料品や惣菜、弁当はもちろん医薬品や化粧品、ペット用品など、さまざまな商品を取り扱っており、「データ連携機能」を活用したところ、品質管理グループや経営監査室などで共通課題を特定することができました。実際、グループ会社から、同じような課題が声として上がってきており、それを解決するために、共通サービスの開発も検討し始めています。

exaBase 生成AIの導入による効果について、管理者様目線とご利用者様目線でお教えください。

吉田：管理者側としては「お試し環境」の次なる展開（本番環境）を考えられることです。現在、本番環境づくりに取り組んでいるチームがあり、「お試し環境」で蓄積したデータを全て活用しています。今後に向けては、利用者が生成AIをどのように使っているのか、どういったところに生成AIのニーズが考えられるのか。ストックしているデータを分析・可視化して、次なる活用法を見定めていこうと取り組んでいます。

江頭：現場側としては、職種に応じた活用が進み、さまざまな効果がでてきています。そうしたログデータをもとに営業やマーケティングなどに合った生成AIのベストプロンプトをつくっていきたいと考えています。できれば、UIに組み込んで、生成AIの活用にまだ慣れていない人も、無駄な質問をしないような仕組みを構築していきたいです。ただし、我々だけでは実現しないので、ぜひエクサウィザーズさんのお力をお借りできたらと考えています。

こうした仕組みが完成すれば、利用者も、質問の雛形（テンプレート）を呼び出すだけで、精度の高い質問ができるため、生成AIの回答の質も上がり、業務をより効率的に行えるようになってくるはずです。

exaBase 生成AIについてご評価いただいている点を、管理者様目線とご利用者様目線でお教えいただけますか。

江頭：アンケートの回答ではありますが、利用者からは、前向きな意見や感想が届いています。たとえば「検索だけでなく、アイデア出しでも使えるんだ」という感想もあれば「汎用的なデータだけではなく、イオングループに特化したデータ環境で検索や分析ができないか」という意見もいただいています。

吉田：管理者側からすると「データ連携機能」による共通課題を可視化した取り組みのように、「お試し環境」の期間に、具体的な課題や利用法を明らかにするのが目的なので、私たちが目指す成果は一定得られていると考えています。

スキルレベル別の研修で、上級へのレベルアップをはかる

私たちのサポートに対する評価をお教えください。

江頭：御社からご提案をいただいた「初級・中級・上級」のスキルレベルに分けて行った研修は非常に好評です。「独自のプロンプトの作り方」の事例など、具体的なノウハウをいくつもご紹介いただけたので、生成AIに精通する人が増えてきました。またレベルに分けた内容だったので、参加者全員の満足度も高かったと思います。

最初は初級クラスでしたが、この研修を通じて、学びが深まり、上級クラスにレベルアップした従業員も少なくありません。そういう人は積極的に業務にも生成AIを活用しています。今後も生成AIの浸透に向けて、同じように研修を企画していただけると、ありがたいと思っています。

吉田：日経新聞で2月中旬に、この「お試し環境」の取り組みが紹介されたこともあり、途中で追加利用の希望者が増えました。実際、さまざまな職種で生成AIが活用され、アクティブユーザーが増えているのも、御社の充実した研修サポートのおかげだと思います。「お試し環境」から、次の本番環境にうまくつなげるためにも、引き続きのサポートをお願いしたいですね。