製造業の業務を効率化するSnowflake活用AIエージェント事例

　Snowflakeは2月19日、パナソニック コネクトによるSnowflakeの活用に関する説明会を行った。パナソニック コネクトでは、組織全体で活用可能な簡易AIエージェント基盤を提供している。そしてその基盤に、Snowflakeのクラウド型データプラットフォーム「Snowflake」を活用している。

　本説明会では、具体例として二つのAIエージェントが紹介された。一つ目が、非構造化データを分析する「カスタマー分析エージェント」だ。顧客満足度調査では自由記述コメントの重要性は高いものの、膨大な量により分析が困難なことに加え、分析結果の客観性の確保にも課題があった。そこでSnowflakeのAI機能「Cortex AI」を活用してテキストデータの要約やカテゴリー分類を行い、さらにSnowflakeのAI機能「Streamlit」を用いた直感的なUIにより、現場担当者でも対話形式で要約や分類結果を確認できるようにした。これにより、従来は手作業で行っていた主観的な分析を自動化・客観化し、作業時間の90%削減に成功した。

　二つ目が、モノづくりに特化した「Manufacturing AIエージェント」だ。図面/設計仕様の照合業務では、工数がかかるだけでなく、確認漏れによる経済的損失や、ブランド毀損のリスクが課題となっていた。そこでCortex AIを活用し、複数のPDF図面からテキスト情報を自動抽出する仕組みを構築した。抽出したテキスト情報を、AIが照合することで、照合業務の半自動化を実現している。これにより、1回当たりの照合作業時間を80〜97%削減する効果が得られた。

　パナソニック コネクト IT・デジタル推進本部 AI & Dataプラットフォーム部 データマネジメント課の渡邉勇太氏は「非構造化データをAIで扱えるようになったことで、現場の業務は変わり始めています」と強調する。

　本説明会では、Snowflakeの製造業における取り組みも紹介された。「日本の製造業では、労働力不足やノウハウの属人化といった課題に直面しています。こうした課題に対し、クラウドを活用したデータサイロの解消と、生成AIや機械学習を用いたイノベーションの推進が求められています」と、同社 製造営業本部 営業本部長 武市憲司氏は強調する。こうした取り組みを実現する基盤となるのが、Snowflakeだ。

　Snowflakeでは、基幹系システムやSaaS、IoTなど、あらゆるデータソースからデータを取り込み、構造化・非構造化を問わず一元的に管理できる。データを一元管理することで、既存データを価値ある資産に変えられるという。さらに、高精度な検索を可能にする「Cortex Search」といったAI機能の提供によって、あらゆる部門の従業員がデータから価値を引き出せる「データ分析の民主化」を実現していく。