発表会では外部有識者を招き、生成AI活用ディスカッションも
コクヨ株式会社(本社:大阪市/社長:黒田 英邦)は、当社の人材教育・実践プログラム「KOKUYO DIGITAL ACADEMY(コクヨ デジタル アカデミー)」から生まれた、GPTアイデアの実践経験の場「GPT-Lab(ジーピーティー ラボ)」の第1期成果発表会を4月11日(木)に開催しましたので、お知らせします。
![「Quickwin賞」「オーディエンス賞」を獲得したメンバー 「Quickwin賞」「オーディエンス賞」を獲得したメンバー](https://prtimes.jp/i/48998/851/resize/d48998-851-13c49fd037656434dbe5-0.jpg)
コクヨは、データやテクノロジーの活用による既存の課題解決や新たなビジネスの創出を目指し、スキルの習得と活用に向けたコクヨグループ社員向けのデジタル人材教育・実践プログラム「KOKUYO DIGITAL ACADEMY」を2023年6月に開校しました。
「GPT-Lab」は、この取り組みの一環で、講座で得た知識をスキルに転換する実践プログラムです。一般的な企業研修では、「研修で学んだことを業務の中で実践できない、スキルに転換できない」という課題が多く見受けられます。この課題に対して「GPT-Lab」では、先んじて行った「KOKUYO DIGITAL ACADEMY」の最終課題として社員が提出した約690件のアイデアから参加チームがテーマを選定。生成AIなどデジタルでの解決を模索しながら、非エンジニアである社員自身が生成AI業務アプリを作成しプロトタイプまで完成させることで、生成AI時代の実践力を身に付けます。
本発表会の第1部では、59名の社員が5チームに分かれ、「GPT-Lab」第1期(2023年12月~2024年3月)としてそれぞれが設定した課題解決へ取り組んだ成果を発表しました。さらに第2部では、社外ゲストとして生成AIに関心の高い企業・法人の方々を迎え、「コクヨの役員だったらGPTで何する?」をテーマにパネルディスカッションを実施しました。
その後、成果発表の表彰が行われ、業務改善・利用人数・効果の観点で優れ、かつすぐにでも業務利用可能なアイデアには「Quickwin賞」、システム連携等の開発が必要ではあるものの、Quickwin賞同様優れたアイデアには「Moonshot賞」、ダイレクトな効果の大小問わず何らかの価値を突き詰めたアイデアには「誠実な変態賞」、そしてコクヨグループ社員によるオンライン投票でもっとも票数が多かったアイデアには「オーディエンス賞」の4つの賞が贈られました。
コクヨでは、本日発表した内容の実現に向けた検討を進めるとともに、生成AIを含むデジタル活用を引き続き推進していきます。
成果発表会
第1部は、「GPT-Lab」第1期に参加したA~Eの5 チーム59名の社員による成果発表からスタートしました。
Aチーム
・テーマ1.コクヨアンケートLab.
利用者がアンケートテーマや回答時間などの項目を入力することで、アンケートの設問生成や回答の分析を自動化
・テーマ2.情報収集効率化AI
利用者が事前に興味のあるWebサイトを指定し、キーワードや自身のペルソナを設定することで、LLM(*)を用いて利用者にパーソナライズした情報を定期的にSlackに配信
※Large Language Models:大規模言語モデル
Bチーム
・テーマ1.アンケート結果改善AI
LLMを用いて、アンケート回答の分類・要約を自動化
・テーマ2.レビュー分析AI
LLMを用いて、ECサイト上のレビューを抽出・分析を自動化
・テーマ3.没入会議サマライザー
音声認識技術とLLMを用いて、議事録作成業務・会議評価を自動化
Cチーム
・テーマ1.入力効率化AI
LLMを用いて、PDFファイルの情報をシステムに投入する業務や、システムから指定フォーマットで情報を抽出する業務を自動化
・テーマ2.VOCマルチアシスタント
音声認識技術やLLMを用いて、過去のお客様Q&Aチャットボットやお客様の声配信アプリなどの複数のアプリを構築
Dチーム
・テーマ1.人を超えた売上先分類AI
LLMを用いて、売上先情報の業種カテゴリの判別を自動化
・テーマ2.官公庁データベースAI
過去の提案に関する情報や業務実績のデータを整理し、それらの情報を検索する機能と、LLMを用いて提案書の草案を作成
・テーマ3.競合品拾い出しAI
LLMを用いて、お客様の既存製品に相当するコクヨ製品情報を検索し、営業担当者に提案
Eチーム
・テーマ1.属人化解消AI
担当者がマニュアルを登録する際、LLMでデータの要約と整理を行いノウハウをデータベース化
・テーマ2.顧客ニーズ発見AI
写真内容を画像処理AIでテキスト化し蓄積、LLMを用いて蓄積情報から新商品のアイデアの元となる企画案を生成
・テーマ3.提案サポートAI
LLMを用いて、過去の膨大な提案書から営業担当者が必要としている資料を選別し、回答
パネルディスカッション
第2部では、生成AIに関心の高い企業・法人の方々をゲストに迎え、「コクヨの役員だったらGPTで何する?」をテーマにパネルディスカッションを実施しました。
第1部の発表会を受け、日本経済新聞社の小林 秀次様は「私が所属しているプラットフォーム推進室は、日経が持つ様々な“顔”を横串で通していくのが仕事。成果発表会では、事業や部門横断をテーマにしたアイデアが多くあったので、大変刺激を受けた」とご自身の仕事との関連性を挙げられました。また事業横断という観点では、J.フロント リテイリング株式会社の林 直孝様からも「自分たちの事業もいろいろな百貨店やショッピングセンターがグループになっている。“横断”という観点は外せない」とご発言がありました。
東京大学大学院教授の田中 謙司様からは、「Excelなどを使うように、当たり前に学生がAIを使うようになってきている。今後はAIネイティブの新入社員がどんどん入社すると思うので、期待していてほしい」と大学におけるAI活用の実態が挙げられ、パネリストからは「ぜひうちに入社してほしい!」という声が一斉に上がりました。
「コクヨの役員だったらGPTで何する?」という議題になると、トラスコ中山株式会社の数見 篤様はご自身の営業経験をもとに、「例えばコクヨの営業社員が事務所移転や家具を提案する際に、お客様の情報を読み込ませると画像や動画を使った3Dデータで最適なオフィスが提案できるAIはどうか」というアイデアを発表されました。
そして富士通株式会社の福田 譲様からは「AIを自分の記憶脳の分身として、気になった記憶をいつでも呼び起こせる仕組みをつくったらおもしろいのではないか」とアイデアが出され、これは各パネリストから挙げられたアイデアに対してオンライン視聴者による人気投票を行った結果、もっとも票数を集めたアイデアとなりました。この結果を受け、福田様からは「学習や勉強の定義を変えていけるポジションにいるのがコクヨ。ぜひ開発にチャレンジしてほしい」とお言葉をいただきました。
最後に「KOKUYO DIGITAL ACADEMY」副学長兼カリキュラムディレクターの野口からは「昨今は技術が飛躍的に伸び、実現できるアイデアが格段に増えた。どんどん新しいAIを作って世の中に出していってほしい」とメッセージがコクヨ社員へ贈られ、モデレーターを務めたコクヨの宮澤からは「テクノロジーは日々進歩していく。自身のスキルをアップデートする場として、ぜひこのラボを活用してほしい」とコメントがあり、パネルディスカッションは結びとなりました。
表彰
最後に、成果発表の表彰が行われ、4つのアイデアが選ばれました。
・Quickwin賞:競合品拾い出しAI
テーマ設定の観点や実現性、拡張性が評価されました。
・Moonshot賞:顧客ニーズ発見AI
顧客への提案アイデアの幅を広げることができる点が評価されました。
・誠実な変態賞:没入会議サマライザー
「顧客打合せで得られたヒアリング情報も活用できそう」と期待が寄せられました。
・オーディエンス賞:競合品拾い出しAI
・第1期「GPT-Lab」成果発表会 開催概要
日時:2024年4月11日(木)14::00~17:30
場所:コクヨ株式会社 東京品川オフィス「THE CAMPUS」(東京都港区港南1丁目8番35号)
内容:
(1)「GPT-Lab」成果発表
(2)パネルディスカッション「コクヨの役員だったらGPTで何する?」
パネリスト:
富士通株式会社 執行役員 EVP CDXO、CIO 福田 譲 様
トラスコ中山株式会社 取締役 経営管理本部 本部長 兼 デジタル戦略本部 本部長 兼 オレンジブック本部 本部長 数見 篤 様
日本経済新聞社 プラットフォーム推進室 マーケティング&グロースG部長 小林 秀次 様
J.フロント リテイリング株式会社 執行役常務 デジタル戦略統括部長 兼 株式会社大丸松坂屋百貨店 取締役 林 直孝 様
東京大学大学院 教授 田中 謙司 様
コクヨ株式会社 Executive Adviser of AI strategy、株式会社カウネット 社外取締役 野口 竜司
モデレーター:
コクヨ株式会社 執行役員 ビジネスサプライ事業本部長、株式会社カウネット 代表取締役社長 宮澤 典友
(3)表彰
【参考】「KOKUYO DIGITAL ACADEMY」について
「AI(Artificial Intelligence)」、「IT(Information Technology)」、「DD(Data Driven)」の3つの講座から構成されており、社員が身に付けたいスキルに応じて参加する講座を選択します。講義での座学、実践プログラムを通して、各分野のリテラシー力や専門能力の獲得を目指します。