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公開：2024-09-28

東京メトロが生成AI活用の社内向けヘルプチャットシステムを導入、DXによる業務効率化と新たな企業価値創出を目指す

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 東京メトロが社内向けヘルプチャットシステムを導入
• 生成AIを活用し、業務効率化とDX推進を目指す
• 2024年10月下旬から運用開始予定

東京メトロの社内向けヘルプチャットシステム導入によるDX推進

東京地下鉄株式会社は、社内業務のDX推進を目的として、2024年10月下旬から生成AIを活用した社内向けヘルプチャットシステムの導入を開始すると発表した。このシステムは、RAG技術を用いて社内文書情報から該当情報を検索し、生成AIが回答を生成して提示する機能を備えている。社員の業務遂行における不明点や疑問点に対して、スピーディーかつ効率的な解決を図ることが可能になるだろう。^[1]

新システムの特徴として、社内文書情報の自動構造化処理機能が挙げられる。この機能により、社員は効率的に文書の新規登録および更新作業を行うことができ、容易に最新の情報を維持することが可能となる。さらに、システム内部では社内文書情報の分野ごとのチャットボットと一般的な情報に関するチャットボットの双方を構築することで、質問に対してより精度の高い回答を生成できる仕組みになっている。

東京メトロは、本システムの導入により社員の業務生産性が向上し、デジタル技術を活用した業務変革や新たな企業価値の創出につながることを期待している。今後も積極的に生成AI技術を取り入れ、通常の資料作成業務やシステム・アプリの内製開発におけるコード生成業務等の効率化を進め、さらなる顧客サービスの向上を目指すとしている。

東京メトロの社内向けヘルプチャットシステムの特徴まとめ

RAG技術について

RAG技術とは、Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）の略称で、生成AIの回答生成能力を外部情報源と組み合わせて拡張する技術のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 生成AIのモデル構築時に学習した情報以外の外部情報を検索可能
• 検索した外部情報を基に、より正確で最新の回答を生成
• 特定のドメインや組織固有の情報に基づいた回答が可能

東京メトロの社内向けヘルプチャットシステムでは、このRAG技術を活用することで、社内文書情報から該当する情報を検索し、生成AIが回答を生成して提示する機能を実現している。これにより、社員が業務を実施する上で生じる不明点や疑問点に対して、より的確かつ迅速な回答を提供することが可能になり、業務効率の向上と社内知識の有効活用につながることが期待される。

東京メトロの社内向けヘルプチャットシステムに関する考察

東京メトロが導入する社内向けヘルプチャットシステムは、業務効率化とDX推進の観点から非常に有効な施策だと言える。特に、RAG技術を活用して社内文書情報と生成AIを組み合わせることで、社員が必要とする情報をリアルタイムで提供できる点は高く評価できるだろう。また、社内文書情報の自動構造化処理機能により、情報の更新や維持が容易になることも、長期的な運用を考える上で重要なポイントとなる。

一方で、導入に伴う課題として、セキュリティ面での懸念が挙げられる。社内の機密情報を含む文書をAIシステムで扱うため、情報漏洩のリスクに対する十分な対策が必要となるだろう。また、生成AIの特性上、誤った情報や偏った回答を生成する可能性もあるため、定期的な精度評価と改善のプロセスを確立することが重要となる。これらの課題に対しては、厳格なアクセス制御やデータ暗号化、AIの出力結果の監視システムの導入などが解決策として考えられる。

今後、このシステムの機能拡張として、マルチモーダルAIの導入による画像や音声データの解析機能の追加や、他の業務システムとの連携によるワークフロー自動化の実現などが期待される。また、蓄積されたデータを分析することで、業務プロセスの改善点を発見したり、社員の潜在的なニーズを把握したりするなど、より戦略的なDX推進に活用できる可能性も高い。東京メトロには、このシステムを足がかりに、より包括的なデジタルトランスフォーメーションを推進することを期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「生成AIを活用した社内向けヘルプチャットシステムを導入し、DXによる業務変革と新たな企業価値の創出を目指します | 東京地下鉄株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001196.000020053.html, (参照 24-09-28).

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