「知識伝承のAI化」が
研究員のモチベーション維持に寄与する理由
新たな価値、新たな生活習慣をつくり上げる研究領域では、日々多くの試行錯誤が繰り返されている。理科の実験のように「これとこれを組み合わせたら、こうなるよね」とはいかない。自分の知識と経験だけでは結果が見通せず、行き詰まることも少なくないという。
「知識伝承のAI化」ツールの狙いは、高いレベルでの知識の標準化だ。新人、ベテランにかかわらず、研究員の誰もが過去の研究資料や実験データといった情報を迅速に取得できるようにすることで、情報検索にかかる時間を最大5分の1以下に短縮できたという。
「知識伝承のAI化」ツールによって、情報検索にかかる時間が最大5分の1以下になったという 提供：ライオン
研究開発本部でシステム開発をリードする藤原優一さんは、こう語る。
「研究チーム全員が過去の情報を知っている状態でスタートできれば、最初の検討からより建設的な議論ができるようになります。過去の情報と自分の知見をかけ合わせることで、新たな気付きが生まれることも期待できる。知識伝承のAI化は、業務効率化はもちろん、イノベーションの源泉にもなり得ると考えています」
ライオン 研究開発本部 戦略統括部 藤原優一さん Photo by M.S.
今回の検証では、社内に蓄積されたデータをAmazon S3（クラウドのオブジェクトストレージ）に格納。生成AIとAmazon Kendra（機械学習を利用した検索サービス）を組み合わせ、効率的に情報を取得できるようにした。ユーザー側から見れば、ChatGPTの要領で膨大な社内データから欲しい情報を短時間で取得できる。さらに、生成AIが中身を分析・評価し、検索内容に沿って要約して表示してくれる優れものだ。
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