ENEOS Materials、製造生産性向上のためにChatGPT Enterpriseを導入

ENEOS Materialsは、日本の製造業における労働力不足と運用コスト上昇に対応するため、全従業員にChatGPT Enterpriseを導入しました。この導入により、従業員の90%以上が週に一度ツールを使用し、1,000以上のカスタムGPTが作成され、専門的な産業ワークフローの最適化が実現されています。

業務効率と従業員の導入状況

ENEOS Materialsは、セキュリティと使いやすさを優先することで、AIの組織内統合を迅速に実現しました。ChatGPT Enterpriseを活用することで、機密情報の取り扱いに関する社内サイバーセキュリティ要件を満たすと同時に、従業員がコーディングスキルなしで日本語の自然言語を用いて結果を生成できるようにしました。

導入指標は次のとおりです：

• 従業員エンゲージメント：従業員の90%以上が少なくとも週に一度ChatGPTを使用しています。
• ワークフロー改善：パイロットフェーズで、従業員の80%がワークフローに大幅な改善があったと報告しました。
• カスタムツール：組織は、特定のビジネスニーズに対応するために1,000以上のカスタムGPTを開発しました。

Deep Researchによる技術研究の加速

ChatGPTのDeep Research機能により、複雑な技術調査に要する時間が数か月から数分に短縮されました。これは、ハンガリーにあるプラントを管理し、言語の壁や技術的複雑性を克服するためにAIを活用しているプロセス開発・エンジニアリング部門に特に大きな影響を与えています。

Deep Research導入の測定可能な成果は次のとおりです：

• 言語の壁の除去：ハンガリー語の情報源を包括的に検索し、正確な日本語に翻訳します。
• 時間短縮：以前は数か月かかっていた調査が、現在は数分で完了します。
• 技術計算：かつて半日かかっていた複雑な化学工学計算や分析が、現在は数分で完了します。

プラント設計と安全性の最適化

エンジニアリング部門は、社内標準に基づいてプラント設計用に特別に設計されたカスタムGPTを活用しています。このツールは、流量、配管径、圧力損失、流体の種類、材料要件などの入力に基づいて最適化された仕様を生成します。

この実装は、速度と安全性の両方を向上させます：

• 設計速度：材料の腐食リスクや設計ベースラインの確認が、従来の多大な労力ではなく数秒で行えるようになりました。
• リスク軽減：設計段階でAIが材料選定リスクをフラグ付けし、全体的な信頼性と安全策を強化します。
• コスト効率：ツールは、社内標準とAIの領域知識を照合することで、最適なプラント設計を可能にします。

人事と研修の効率化

ChatGPT Enterpriseは、従業員研修フィードバックの分析とデータ集約ツールの作成を自動化することで、人事業務を変革しました。

主な人事改善点は次のとおりです：

• 分析速度：従来は1〜2時間の手作業が必要だった研修評価が、現在は20秒で完了します。
• データ集約：コーディング経験のない人事担当者が作成したツールにより、データ集約に要する時間が約90％削減されました。
• 継続的改善：AI駆動のシステムが確立された教育フレームワークに基づいて研修を評価し、コンテンツを洗練します。

将来の統合とスケーリング

ENEOS Materialsは、汎用AIアシスタントを超えて、社内で訓練されたAIモデルを製造装置に直接統合することを目指しています。長期的な目標は、現場で自然言語による制御を可能にし、従業員が日常的な言葉で生産を指示・最適化できるようにすることです。