PwCコンサルティング、JTが実施する業務改善を目的とした生成AIに関する実証実験を支援

実証実験用に共同構築した独自の生成AI検証プラットフォーム「JT Group AI Concierge」を用い、実務に即した効果的なユースケース創出およびスムーズな生成AI実装を目指す

2023年10月13日
PwCコンサルティング合同会社

PwCコンサルティング合同会社（東京都千代田区、代表執行役CEO：大竹 伸明、以下「PwCコンサルティング」）は、日本たばこ産業株式会社（東京都港区、代表取締役社長：寺畠 正道、以下「JT」）が2023年7月から一部の部署を対象に実施している、業務改善を目的とした生成AI活用に関する実証実験第一フェーズを支援しています。また第一フェーズの結果を踏まえ、さらに対象部門を拡大して展開する実証実験第二フェーズを10月以降も支援します。

JTでは従来、テクノロジーおよびデータ活用を重要な経営議題のひとつとして位置づけており、新たな技術の導入や大量のデータ分析などを通じて効率的かつより高度な業務プロセスの実現に取り組んでいます。急速に広がりを見せる生成AIについてもIT部が主導し、従来のAIと同様に適所での活用検討を開始しています。しかし、当社の「生成AIに関する実態調査2023」^※1でも明らかになった通り、JTにおいても生成AIの業務への活用イメージが薄く、具体的なユースケースが浮かびにくいという課題に直面していました。

本実証実験はこういった課題に対応するもので、フロント業務からバックオフィス業務に至るまで、生成AIで何ができるのかを社員が理解し、実業務でインパクトのある具体的な生成AIのユースケースを創出することを重視しています。最終的には、生成AI導入価値のある部門それぞれへの最適な生成AI実装を企図しています。具体的には、両社が予め2023年4月から6月にかけて、業務改善の共通基盤としてJTのセキュアなIT環境にて開発した、公開情報および実業務で使用する社内情報を参照可能な生成AI検証プラットフォーム「JT Group AI Concierge（以下JAC）」を、実証実験第一フェーズに参加する不動産室、人事部、CountryLegal（法務部）の3部署に提供。実証実験に参加する社員は実際に生成AIを業務に取り入れ、生成AI活用のニーズを洗い出した上でワークショップに参加し、それぞれの部署の業務改善につながるユースケースのアイディエーションを行うほか、JACのユーザビリティや精度検証にも取り組みます。

実証実験の第一フェーズ後は、部門ごとのJACをベースとした個別システム開発や連携するSaaSの選定、JAC本体の改良、他部門へのさらなる展開を予定しています。これにより、実務に即した効果的なユースケース創出およびガバナンスを担保した上でのスムーズな生成AI実装を実現し、データ活用の実現に向けた全社的な社内支援スキームの検討と推進を目指します。

本件においてPwCコンサルティングは、一連の業務トライアルおよび効果検証の企画運営支援など、JAC本格導入に向けた一連の活動を伴走支援しています。具体的には、JACの環境構築やアプリケーション開発、JACへ読み込ませるデータの前処理、アルゴリズムのチューニングやログ解析などの技術検証、実証実験参加予定部門からのニーズ収集分析を含むワークショップの企画運営や次フェーズ検討などを含みます。

PwCコンサルティングは、PwC Japanグループの他のメンバーファームと共に生成AIの専門タスクフォースを組成し、2023年4月から生成AIコンサルティングサービスを提供しています^※2。生成AIの社内導入を進める上で、「ユースケース創出」に難航する企業は多く存在しています。当社は、本取り組みを生成AIのユースケースを効果的に選定するアプローチの一つとして捉えており、JTのデータ活用の実現に大きく寄与するだけでなく、生成AI活用推進に取り組む企業の一助になることを期待しています。

概要：生成AIを搭載した検証用プラットフォーム。利用部門が安全に生成AIを試用し、活用を検討する場を提供する。JTの共通業務への適用検討はもちろん、部門独自の課題に生成AIをどのように利用するのか試用を通じて検討を進めていく

開発：2023年4月から6月にJTおよびPwCコンサルティングにて共同構築

開発目的：
（1）各部門の業務課題に寄り添い、データ活用の実践を通じた最新テクノロジーへの理解の促進を図ること
（2）各部門がAIのさらなる活用を目指し、個別最適なAIの使い方を模索できること

実証実験に向けたJACの主な機能：

• GPT-3.5／4との対話ベースでのディスカッション
• 社内独自情報に対する資料検索（要約文書付き）および自然文でのコミュニケーション
• 生成された回答に対するGood／Badの評価付与
• より適した回答を得るためのプロンプト（指示文）Tipsの参照
• 利用ログの集積および分析

JAC参照可能データ：実業務で使用する社内データや社外の公開データ

構築環境：Microsoft Azureにて、Azure OpenAI Serviceをはじめとする各種サービスを用いて構築^※3

JAC事前提供の効果

第一フェーズにおいては、JACを活用している3部署から多くのニーズが寄せられ、業務効率化につながるという前向きな評価や改良点に関するコメントを得ています。第二フェーズに向けて、既に100件以上の実証実験希望が幅広い部署から申請されており、想定を上回る社員の方による利用が見込まれています。多くの社員が参加する実証実験を推進することで、生成AIのユースケースや活用する上での業務要件、その活用予測効果を精緻化することにつながります。

※1 「生成AIに関する実態調査2023」

※2 生成AIコンサルティングサービス

※3 Microsoft、Azureは、米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。

以上