マーケットエンタープライズが生成AI活用を拡大、RAG導入で業務効率化と生産性向上を実現

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）

PR TIMES より

記事の要約

マーケットエンタープライズが生成AIの活用を拡大
社内利用率8割超、月1,878時間の業務効率化を実現
RAG導入によりリユース業務の効率化を促進

マーケットエンタープライズの生成AI活用拡大と業務効率化

マーケットエンタープライズは業務効率化と生産性向上を目的に、2024年10月より社内向け生成AI有料版ツールの配布数を拡大した。同社の調査によると、業務時に月に数回以上生成AIを利用する従業員は既に8割を超え、一月あたり1,878時間の時間捻出に成功している。これにより、グループ全体の成長加速を目指している。^[1]

さらに2024年10月21日には、専門性の高いリユース業務ニーズとナレッジ共有の対応、およびバックオフィス業務の効率化を促進するためにRAGの利用を開始した。RAGは生成AIモデルが知らない知識をデータソースから補完し、扱える情報を増やす手法だ。これにより、リユース業務の効率化とサービス品質の向上が期待されている。

マーケットエンタープライズは、総合型リユースとして家電や楽器、パソコンからオーディオ、農機具や車まで幅広い買取商材を扱っている。RAGチャットによる社内情報検索システムの構築により、従業員が必要な情報を迅速に検索可能になった。これにより、バックオフィス業務の効率化や問い合わせ対応時間の短縮が見込まれている。

生成AIとRAGの活用による業務改善まとめ

	生成AI活用	RAG導入
主な目的	業務効率化と生産性向上	専門性の高い業務対応と情報共有
導入時期	2024年10月	2024年10月21日
期待される効果	月1,878時間の業務時間削減	リユース業務の効率化、サービス品質向上
対象業務	全社的な業務	リユース業務、バックオフィス業務
利用率	社員の8割以上が利用	試験運用段階

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RAGについて

RAGとは、「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、生成AIモデルの知識を外部データソースで補完する手法のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

生成AIモデルの知識を外部データで拡張
最新または専門的な情報を柔軟に取り込み可能
企業固有の情報や機密データを安全に活用可能

マーケットエンタープライズでは、RAGを活用して社内の膨大な情報をデータソースとして利用している。これにより、総合型リユース事業で扱う多岐にわたる商品知識や、日々更新される情報、コンプライアンスに関する膨大なデータを効率的に検索・活用することが可能になった。RAGの導入は、社内の情報格差解消や業務品質向上にも貢献している。

マーケットエンタープライズの生成AI活用に関する考察

マーケットエンタープライズの生成AI活用は、業務効率化と生産性向上に大きく貢献している点が評価できる。特に、月1,878時間もの業務時間削減を実現したことは、人的リソースの有効活用につながり、企業の競争力強化に寄与するだろう。一方で、AIへの過度の依存や、人間の判断力低下といった課題が生じる可能性もある。

これらの問題に対する解決策として、AIと人間の役割分担を明確にし、AIの判断を人間がチェックする体制を整えることが重要だ。また、従業員のAIリテラシー向上のための教育プログラムの実施も必要となるだろう。今後、生成AIの活用範囲をさらに拡大し、より高度な業務への適用を検討することで、業務プロセス全体の最適化が期待できる。

長期的には、生成AIとRAGの組み合わせによって、リユース業界特有の課題解決や新たなビジネスモデルの創出も可能になるかもしれない。例えば、商品の価値評価の精度向上や、顧客ニーズに合わせたパーソナライズされた買取・販売提案など、AIを活用した革新的なサービス展開に期待したい。マーケットエンタープライズの取り組みが、リユース業界全体のデジタル化促進とサステナビリティ向上につながることを期待する。

参考サイト

^ PR TIMES. 「業務効率化と生産性向上を目的としたマーケットエンタープライズの生成AI活用について | 株式会社マーケットエンタープライズのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000360.000015239.html, (参照 24-10-22).

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