研究、製薬分野に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。研究、製薬分野の分野では、大規模なデータ、組み合わせをAIを用いて研究効率を加速する例が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。
【概要】
小野薬品工業株式会社は、「Azure OpenAI Service」を導入し、生成AIの活用でビジネスプロセスの革新を進めています。
全社員が国内外問わず生成AIを用いたビジネスオペレーションを行うことで、業務の効率化とデジタルリテラシーの向上を図っています。
【導入の背景】
当社は、デジタル成長戦略の一環として、従来の業務プロセスにおける効率性の改善と情報セキュリティの強化を目指していました。
特に全社員がアクセスできるクラウドベースのAIを探求し、その追求において「Azure OpenAI Service」の導入に至りました。
【元々の課題】
従業員間でのアイデア共有や業務での問い合わせ対応、社内データを用いた研究開発など多岐にわたるプロセスにおける時間とコストの効率化が求められていました。
また、高度な情報セキュリティの確保が大きな課題となっていました。
【解決策】
「Azure OpenAI Service」導入により、対話型AIを利活用することで、資料作成、要約、アイデア出し、問い合わせ対応などの業務を効率化しました。
また、自社環境内でのセキュリティ確保も実現しています。
【効果】
生成AIの企業内展開により、全社員のデジタルリテラシーや活用能力の向上が見込まれます。これにより、社内コミュニケーションの促進と業務効率の向上が期待されています。
特にAIとの対話を通じたアイデアのブラッシュアップや既存データに基づく意思決定の精度向上が挙げられます。
