大日本印刷（DNP）ChatGPT Enterprise 部署成果
大日本印刷（DNP）已在十個核心部門整合 ChatGPT Enterprise，以推動組織轉型與商業創新。此戰略部署使全組織達成每週活躍使用率 100%，以及任務時間減少的自動化率 87%。
戰略部署與採用指標
DNP 鎖定十個高影響部門以加速 AI 採用。公司制定了嚴格的成功基準，要求員工每週至少使用 ChatGPT 100 次，並將任務時間減少的自動化率目標設定為超過 50%。
部署三個月後的關鍵績效指標包括：
- 每週活躍使用率: 100%
- 可衡量結果: 90% 的使用案例顯示可衡量結果
- 任務時間減少: 87% 自動化率
- 知識重複使用: 70% 透過自訂 GPT 的知識重複使用率
- 處理量: 處理量增加 10倍
對智慧財產權與專利研究的影響
在 ICT 研究與開發部門，DNP 已自動化專利研究與申請策略，以取代手動任務。這使焦點從個人判斷轉向客觀的 AI 驅動決策。
具體改進包括：
- 專利研究: 自動化搜尋、摘要與分類使研究時間縮減 95%，並將覆蓋範圍擴大 10倍。
- 應用策略: AI 用於識別 DNP 技術與競爭對手專利之間的差異化點，從而減少修訂並降低被駁回的風險。
- 競爭分析: 自動生成初稿報告使準備時間縮減 80%。
技術創新與快速原型
DNP 推動生產技術的研究部門已利用 ChatGPT Enterprise 減少材料評估與資料分析所需的時間。
顯著成果包括：
- 快速資訊結構化: 來自英文專利與設備原理的資訊在三天內被結構化，而此流程之前需要數月。
- 編碼民主化: 沒有先前 Python 經驗的員工能夠產生並執行用於資料分析的程式碼。原本需要超過一年的開發工作現在只需數天即可完成。
IT 治理與雲端運營
DNP 正利用 AI 現代化 IT 治理與安全審核。重點仍在於使用 AI 進行資料收集與輸出生成，而人類監督則負責最終驗證。
獲得的運營效率包括：
- 外部安全審核: 比較時間從 30 分鐘縮減至 5 分鐘，且加密套件選擇時間從 3 小時縮減至 1 小時。
- 雲端安全: 對約 100 項 CIS 基準不合規項目的初步檢查在 10 分鐘內完成，原先需要兩人天。
- 需求審查: 透過參考設計政策與過去紀錄，審閱時間從 1 小時縮短至 30 分鐘。
制度知識保存
DNP 透過將紙本手冊與歷史品質日誌中的非結構化資料數位化，來應對制度知識的流失。
透過使用 ChatGPT Enterprise 來結構化和數位化此資料，DNP 已：
- 減少架構定義時間: 定義資料架構所需的時間減少了 90%。
- 提升研究能力: 團隊可審閱的技術論文數量翻倍。
- 數位勞動力: 目標是將世代知識轉化為「數位勞動力」，以彌補勞動力不足並建立長期創新能力。
未來展望：AI 代理與實體 AI
DNP 想象從人機協作過渡到以 AI 對 AI 互動為基礎運行業務流程的基礎。此策略專注於將以人為中心的資訊轉換為 AI 可理解的資料，以應對勞動力減少以及實體 AI 與機器人技術的整合。