Copilotを土台に“次の成功体験”へ。古河電工電力事業部門がJAPAN AIを追加導入した理由

生成AIについては比較的早い段階から活用を始めており、2023年にはすでに全社導入の流れが始まっていました。最初からJAPAN AIを入れたというより、まずはCopilotをベースに生成AIに触れる土壌を作り、社内の理解を広げていきました。

特に議事録は、困っている人がすごく多かったですね。エネルギーインフラ統括部門内の電力事業部門は工場での会議を含む対面での会議が多いので、Teams会議のようにデジタルな場面ばかりではありません。Copilotだと話者分離も難しく、触ってみたけれど、これではまだ実務に乗らない、と感じていたんです。

もう一つは、情報検索の課題です。社内では以前から検索系の仕組みも試してきましたし、情報自体もBoxなどに集まりつつあるのですが、欲しい情報にスムーズに辿り着けるかというと、まだ十分ではありませんでした。議事録にしても検索にしても”使ってはみるが、長続きしない”ユーザーが一定数いたのは、そうした背景があったからだと思います。

むしろ発想としては、Copilotだけでは届かない部分を埋めるための選択肢でした。当社として大事だったのは、AIを使うことそのものではなくて、現場の困りごとが本当に解決するかどうかです。だから議事録に困っているなら、それを解決できるツールを使えばいいし、資料作成でより良い成果物がほしいなら、それに向いたものを使えばいい。

その意味で、JAPAN AIの魅力は大きく二つありました。
一つは、やはりSPEECHの精度、もう一つは、複数のLLMを使い分けられることですね。Copilotでは要件上カバーしきれないことがありましたが、JAPAN AIでClaudeを使った時に、同じ質問でもここまで回答の質が違うのかと衝撃を受けました。しかも、それが一つのサービスの中で使える。これは非常に大きかったです。

費用対効果の面でも、JAPAN AIは価格以上に「できること」が多いと感じました。

結果として、現場のスピード感に合わせて取り入れやすかったのは、非常に大きいと思います。

今回のJAPAN AIさんとの研修会もそうですが、やはり”実際に触れて、質問できる場”は反響が大きいですね。今回も会場では質問が途切れず、かなり盛り上がっていました。そういう場で「こんなこともできるんだ」「自分の業務でも使えそうだ」と思えることが、次の活用につながると思っています。

改善報告会や事例共有会の中でも、エネルギーインフラ統括部門以外の部署からのAI活用やDX事例の発表がかなり増えてきています。昔ながらの改善活動の中に、生成AIのテーマが自然に入り込んできているのは、大きな変化だと思います。

JAPAN AIも、今は議事録が一番分かりやすい入口ですが、そこだけで終わるとは思っていません。議事録フォーマットに合わせたエージェントはすでにかなり使われていますし、最近だとファクトチェックのエージェントも関心が高いです。ハルシネーションへの不安は皆持っていますから、「出てきたものをどう検証するか」はかなりニーズがあります。

まだ使いこなし切れていない機能もありますし、ユーザーのアイデア次第で大きく化ける余地があると思っています。相談会やセミナー、ユーザーコミュニティ、社内の活用事例共有会などを通じて、そのヒントを広げていきたいですね。

Copilotがあって、そのうえでJAPAN AIがある。そうすると、もっと先へ行きたい人が、その先に進める。ベースだけだと限界があるんですが、選択肢があることで、その限界を越えられるんです。

あとは、そういう動きを許容する文化があるかどうかも大きいですね。古河電工は140年の歴史がある会社ですが、意外と自由度がある。岩永のように「これ面白そうだからやってみよう」と動ける人間がいて、それを止めない文化がある。そこが、今回のような導入につながっていると思います。

ですから、大企業こそ、「何を標準にするか」だけでなく、「その先の成功体験をどう作るか」を考えると、AI活用はもっと広がると思います。