[AI新規事業創出]生成AIを活用してオフィス業務を効率化する方法

MicheleはQualiteg blogで、AIを活用した新規事業やマーケティングに関する質問に答えています。特に多いのが、「ChatGPTを使って業務効率化をどう始めればいいか」という問い合わせです。彼女は、社内文書の自動生成からAI導入を始めることを推奨しており、カスタマーサポート業務の効率化にも大きな効果があると説明しています。また、バックオフィス業務改革を最初のステップとしてお勧めしています。

[AI新規事業創出]生成AIを活用してオフィス業務を効率化する方法

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。


さて、生成AIさん、何から手を付けましょうか

生成AIを活用したいとご相談をいただくお客様の中で一番多いご相談がずばりこちらです。

「役員から、うちもAIで業務効率化をしろと言われたけど、何ができるの?何からやったらいいの?」

コストや生産性、または売上に直結する効果がどのくらいあるのか、簡単に社内に導入できそうなのか、まずは何から始めるべきなのか、そのようなお問い合わせを、特に今年に入ってから数多くいただいております。

各企業様のビジネス状況に沿った内容で生成AIの導入ができるように、お客様ともに組織体制などを踏まえディスカッションしながらアドバイスさせていただいております。

まずは自動文書生成からスタート

多くのオフィスでは、報告書、提案書、Eメールの作成に多くの時間が割かれています。生成AIを活用することで、これらの文書をテンプレートから瞬時に生成し、カスタマイズすることが可能になります。たとえば、AIを用いて業務報告書の草稿を生成し、必要なデータを挿入するだけで完璧な報告書が完成します。これにより、文書作成にかかる時間と労力を大幅に削減できますので、まずはトライアル的に社内文章生成から生成AI導入をしていただくことをお勧めしています。

コストに効いてくるのはカスタマーサポート業務改革

生成AIに代表されるチャットボットを活用することで、従来のカスタマーサポート業務やお客様との接点をもつような業務を大幅に効率化することが可能です。顧客からの問い合わせに対する応答も、生成AIを利用することで効率化できます。AIが顧客の質問に対して即座に適切な回答を生成し、サポートチームの負担を軽減します。カスタマーサポート業務のメンバーはモンスターカスタマーの対応などで疲弊するというケースが多いと聞きますが、AIチャットを導入されてカスタマーサポート社員のストレスも減り、職場定着率も向上したというお話もよく聞きます。

業務効率化、従業員満足度向上に加え、顧客満足度向上にも貢献

また、業務効率化や従業員の満足度を上げるだけではなく、顧客満足度の向上にも繋がります。お客様もチャットで選択肢などクリアな状態で対話できるので、従来のようなカスタマーサポートの電話がつながらないというようなストレスから解消されたというお声も伺っております。

バックオフィス業務改革から生成AI導入を始める企業様が多いです

初めての生成AIで顧客向けの導入が不安な場合は、社内向けのバックオフィス業務改革がおすすめです。生成AIを活用することで、人事や総務部門の業務改善が期待できます。特に、従業員からの日常的な問い合わせに対して、AIが自動で回答を生成し提供することにより、即時性と正確性をもって対応可能となります。また、AIが頻繁な問い合わせのパターンを学習し、より効率的な対応策を提案することで、業務のスピードと品質が向上します。このように、生成AIの導入は、バックオフィス業務の負担を軽減し、より戦略的な業務にリソースを集中させることを可能にします。

特にテレワークになったこともあり、部署の庶務さんなどにいちいち質問するのも気後れしていたというZ世代の社員さんからとても好評だというお客様の声も多く伺っています。


コラムを最後までお読みいただき、誠にありがとうございます。私たちQualitegは、AI技術や新規事業の企画方法に関する研修およびコンサルティングを提供しております。もしご興味をお持ちいただけた場合、また具体的なご要望がございましたら、どうぞお気軽にこちらのお問い合わせフォームまでご連絡くださいませ。

また、新規事業創出のステップを体得したいという方にご好評のワークショップも実施しております。それぞれの担当者の方が役員目線で事業を考えるという点にフォーカスしたトレーニング内容となっており、企画担当者の方だけではなく、カウンターパートのエンジニア、デザイナー、マーケターの方にもご受講いただけるコンテンツとなっております。

皆様からのお問い合わせを心よりお待ちしております。次回のコラムも、ぜひご期待くださいね。


navigation

Read more

2024年10月度 最新API価格情報

2024年10月度 最新API価格情報

こんにちは、テクノロジー愛好家の皆さん!10月になり、秋の空気が徐々に冷たくなってきましたね。しかし、テクノロジーの世界では熱いニュースが続いています。今回は、2024年10月度の最新API価格情報について詳しくご紹介します。 価格比較と選択のポイント APIプロバイダーを選ぶ際には、単純な価格だけでなく、以下のポイントも考慮することが重要です。 * 使用頻度とスケーラビリティ: 予想されるリクエスト数やデータ量に基づいて、最適なプランを選びましょう。 * サポートとドキュメント: プロバイダーのサポート体制や技術ドキュメントの充実度も重要です。 * セキュリティ: データの安全性を確保するために、セキュリティ機能が充実しているか確認しましょう。 まとめ 2024年10月度の最新API価格情報をお届けしました。OpenAI、Anthropic、GeminiそれぞれのAPIは、利用目的や規模に応じて最適な選択肢が異なります。最新の価格情報を基に、自分のプロジェクトに最適なAPIを選び、効率的な開発を進めましょう。 これからも最新のテクノロジー情報をお届けしていき

By Join us, Michele on Qualiteg's adventure to innovation
ディープラーニングモデルの安全な並列推論とパフォーマンス最適化

ディープラーニングモデルの安全な並列推論とパフォーマンス最適化

こんにちは! 今日は、よく聞かれる質問の1つである「単一のモデルインスタンスで安全に並列推論を行えるか?」に関する内容です! evalモードでの並列推論の安全性 PyTorchモデルがmodel.eval()を使用してevalモードに設定されている場合、一般的に並列推論に対して安全になります。 (ここでいう「並列」はマルチスレッドによる処理ととらえてください。バッチ推論については後述します。) その理由は、 1. パラメータの不変性 evalモードでは、順伝播(forward pass)中にモデルのパラメータが更新されません。 2. 学習特有レイヤーの非活性化 BatchNormなどのレイヤーは、バッチ統計の計算ではなく、実行時統計(running statistics)を使用するモードに切り替わります。 3. 入力データの独立性 各スレッドやプロセスは独自の入力データで動作し、それぞれ別のメモリ領域に存在します。 以下は、evalモードでの安全な並列推論の基本的な例です: import torch import th

By Qualiteg プロダクト開発部
Qualitegセレクション:アイディア深堀編④ストーリーボードの活用術

Qualitegセレクション:アイディア深堀編④ストーリーボードの活用術

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。 お絵描きが楽しい★ストーリーボード ユーザーインタビューやアイデア発想法などで得られたアイデア。素晴らしい可能性を秘めているものの、形にするにはまだ詳細が足りない、具体的にイメージしづらい、と感じることありませんか? そんな時に役立つのがストーリーボードです。 Qualitegセレクション、アイディア深堀編④では、ストーリーボードを活用してアイデアを具体化し、サービスやプロダクトの質を高める方法をご紹介します。 普段のコンサルティングご支援でもストーリーボードやりましょう!と申し上げると「自分は絵を描くのが苦手だから」とおっしゃる方もいらっしゃいますが、全く問題ございません! 棒人間的な絵の方が余計な情報が入ってこないので、ユーザー体験がリアルに表現

By Join us, Michele on Qualiteg's adventure to innovation
【極めればこのテンソル操作 】NumPy配列の縦マージ方法:5つのアプローチ

【極めればこのテンソル操作 】NumPy配列の縦マージ方法:5つのアプローチ

こんにちは! 今日は、NumPyにおける配列の縦マージについてご説明いたします! ご存じの通りNumPyは、Pythonで科学的計算を行うための強力なライブラリです。 複数のNumPy配列を縦にマージして大きな配列を作成する方法について、5つの異なるアプローチを詳しく見ていきましょう。 具体的には、(N,128)と(M,128)の形状を持つ複数のNumPy配列が格納されたPythonのリストから、(N+M,128)の形状を持つ単一のNumPy配列を作成する方法を説明します。 1. np.vstack() を使用する方法 np.vstack() 関数は、垂直方向(行方向)に配列をスタックするための関数です。 import numpy as np list_of_arrays = [ np.random.rand(3, 128), np.random.rand(2, 128) ] merged_array = np.vstack(list_

By Qualiteg プロダクト開発部