KDDIアイレット、Google CloudイベントでAI活用やDB移行の事例を発表

発表内容のポイント

• AIによる一次審査と人の判断を組み合わせた、属人化業務のDX事例を解説
• ネットスーパーにおける、ダウンタイムを極小化したデータベース移行実績を紹介
• 現場のタスクを自動化するAIエージェントの構築手法と活用法を提案

発表の背景

製造業をはじめとする多くの産業で、業務の属人化解消やシステムのクラウド移行、AI技術の実装が急務となっています。KDDIアイレットは、クラウド導入支援やAIインテグレーションの実績を重ねており、今回のイベント協賛を通じて、これまでに培ったシステム構築のノウハウや、AIとクラウドを組み合わせた具体的な業務変革の解決策を提示することを目指しています。

何が発表されたのか

発表されるセッションでは、多様な業務課題に対するアプローチが紹介されます。例えば、画像やテキストが混在しルール照合が複雑な「広告審査」において、AIによる一次審査と人間による最終判断を組み合わせることで、暗黙知を構造化し審査時間を削減した事例が挙げられます。また、ネットスーパーのシステムにおいて、オンプレミスやクラウド上のデータベースから「AlloyDB」へ移行する際、移行ツールを活用してダウンタイムを極小化した事例も解説されます。さらに、社内タスクを自動化するAIエージェントの構築手法など、実務に直結する技術情報が提供されます。

製造業・生産管理への見方

製造業や生産管理の現場においても、熟練者のノウハウの属人化や、複雑な判定業務の効率化は共通の課題です。今回の発表で示される「AIによる一次判定と人による最終判断のハイブリッド構成」は、製造現場における外観検査や品質管理、規定チェックなどの自動化・効率化に応用できる考え方です。また、生産管理システムや基幹データベースを移行する際、いかに稼働停止時間（ダウンタイム）を抑えて安定的に移行するかというシステム更新の課題に対しても、具体的な移行事例は有益な参考情報となります。

現場で確認したいポイント

• 自社の複雑な判定業務や目視検査に、AIと人の協働プロセスを適用できるか
• 基幹システムのクラウド移行において、許容できるダウンタイムの基準と移行手法
• 社内情報検索やデータ登録などの定型業務を自動化する仕組みが整っているか

確認しておきたい点

本発表はイベントでの事例紹介に関するものであり、特定の製造業向けパッケージ製品の提供開始を報じるものではありません。自社の生産管理システム等へ同様の仕組みを導入する際の効果や開発期間については、個別での検討や問い合わせが必要です。

関連リンク

• 発表企業サイト：KDDIアイレット株式会社の公式企業サイトです。
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報