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大和ハウス工業(yè)株式會社

DaiwaHouse

DXアニュアルレポート2025

特集

AI

生成AIの取り組みについて

目的、ビジョン

近年、AIの進化により、一人ひとりの働き方が変わりつつあります。以前はシステム化が困難だった業(yè)務(wù)も、AIの進歩により効率化が可能となり、成果を上げる事例が増えています。當社ではこの変化を活かし、従業(yè)員が本來取り組むべき業(yè)務(wù)に集中できる環(huán)境整備を行っています。今後、働き手が減少することが予想される中、AI活用は、「いかに効率的かつ従業(yè)員がいきいきと働ける環(huán)境提供をできるか?」という課題解決に非常に大きな意味を持ちます。そのため、まずは全従業(yè)員がAIに觸れる場を創(chuàng)り、理解の浸透を訴求することから始めました。現(xiàn)在は社內(nèi)の特定業(yè)務(wù)に焦點をあてた活用シーンへ展開中です。さらには、人が使い分けを意識せずとも必要な業(yè)務(wù)をAIが判斷し、自律的に動作する世界観を見據(jù)えて企畫を進めています。

取り組みの全體像

「攻め」のIT施策の一環(huán)として、當社では「AIを活用した新しい働き方の実現(xiàn)」に取り組んでいます。當社では2023年より生成AIの業(yè)務(wù)活用を本格的に開始しましたが、昨今の著しい技術(shù)革新により活用できる範囲が拡大しつつあります。一方でAI活用を進める中でのリスクも顕在化しており、ガバナンス強化にも取り組むことが求められています。「攻め」と「守り」のバランスを取りつつ有効活用に向けた検討を進めています。

昨今の主な取り組み

社內(nèi)ナレッジ検索への活用

2023年に社內(nèi)で利用を開始した生成AIサービス(DAIchat)に、新たに社內(nèi)規(guī)程やマニュアルを検索できる機能をリリースしました。また、ハルシネーション(*1)対策や情報の鮮度を維持するための対策を併せて検討しました。

(*1)AIが事実とは異なる回答を生成してしまう現(xiàn)象

従業(yè)員一人ひとりの業(yè)務(wù)効率化への取り組み

當社では、2024年度より従業(yè)員一人ひとりの生産性向上への取り組みとしてMicrosoft 365 Copilotの展開を開始しました。
2024年7月には、社內(nèi)のDXイベントにて、生成AIの基礎(chǔ)知識および業(yè)務(wù)効率化に向けた利用方法を具體的に情報発信したうえ、先行利用者を募りました。
先行利用者の多くはDX部門の従業(yè)員であったことから今後の社內(nèi)推進に向けたアンバサダーを希望制で募り、ワークショップを通して社內(nèi)での活用イメージを膨らませ、アンバサダーが情報発信を行うための準備を進めました。
2025年4月からは更なる推進のため、追加で1,000名分のライセンスをグループ會社も含め展開しました。利用者を公募したところ數(shù)日で定員に達するという反響があり従業(yè)員の期待値も高まっています。展開開始後のヒアリング等からは自身の業(yè)務(wù)にあった使い方も見え始めているためアンバサダー活動などと組み合わせて、今後さらなる利活用シーンの拡大に挑戦します。

內(nèi)製開発へのAI活用

當社では、AIを戦略的な資産として最大限に活用し、持続的な成長と競爭力を確保するため、自社でAI技術(shù)の理解と活用能力を持つことが重要な投資であると考えています。汎用的なAIサービスでは実現(xiàn)できない獨自のサービスが構(gòu)築可能となるだけでなく、データプライバシー、セキュリティ、倫理といったAI活用特有のリスク課題に対して、自社目線で適切な対策を講じることが可能となります。また、中長期的には、外部リソースの活用と比較して、ROI最大化の観點からも大きなメリットがあると考えています。具體的な取り組みとしては、AI駆動開発(*2)を念頭に、まずは生成AIと大規(guī)模言語モデル(*3)の理解と活用を進めています。AIによるコード生成だけでなく、生成したコードや機能を適切にテストするスキルの習得やドキュメントの自動生成にも活用しています。さらに自らファインチューニング(*4)やRAG(*5)構(gòu)築に取り組むことで、「LLMがどのように動作するか、強みと限界はどこにあるのか」を自社ナレッジとして蓄えています。今後は、AI駆動開発を高度化させていくと共に、AIを活用した獨自のサービス開発にも取り組む予定です。

(*2)AI駆動開発:AIを活用してソフトウェア開発の効率化や高速化を図る開発手法のこと
(*3)大規(guī)模言語モデル(LLM):大量のテキストデータを?qū)W習し、自然な文章を生成したり、複雑な質(zhì)問に答えたりできるAIモデルのこと
(*4)ファインチューニング:機械學習において、事前學習したモデルを調(diào)整する手法の1つ
(*5)RAG(Retriever-Augmented Generation):大規(guī)模言語モデルの回答精度を向上させるための技術(shù)

今後の展開

この1年間を振り返ると確実にAIが活躍できる範囲は拡大しています。今後は、業(yè)務(wù)に特化した作業(yè)や社內(nèi)で開発したエージェントを組み合わせて、自律的に業(yè)務(wù)を支援してくれるAIの実現(xiàn)に向けて取り組みを加速させていきます。
一方で、変化していく環(huán)境下でもガバナンスを強化し、情報を守るためのルールを更新することにも取り組んでいきます。

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