今回は、株式会社日立総合計画研究所と株式会社SIGNATEが共同で取り組んだ、生成AIを活用した調査レポート作成業務の効率化プロジェクトについて話を伺った。 生成AIがもたらした変化や、その背景にあった課題について、株式会社日立総合計画研究所の鹿野様と、プロジェクトに携わったSIGNATEの宇那木に詳細を伺った。

日立総合計画研究所が直面した調査レポート作成の課題と、生成AI活用による効率化への挑戦

まずは日立総合計画研究所の鹿野様にお伺いします。

Q:御社の事業内容を簡単に教えてください。 鹿野様：現在、地球環境問題や地政学リスクの拡大、 デジタル化による産業構造の転換が進んでおり、当社は日立グループのシンクタンクとして、そのような大きな変革の時代に対応しています。 長年の技術力と経験に基づいた質の高い研究を提供し、未来を展望するためのサポートを行っています。 Q:生成AIに対する考え方と向き合い方について教えてください。 鹿野様：私たちは、生成AIを単なるツールとしてではなく、今後のビジネスにおいて不可欠なインフラと位置づけています。 生成AIの活用により業務の効率化と質の向上だけでなく、リアルな研究活動との融合を通じて新たなインテリジェンスを生み出し、ビジネスの可能性を広げることができると考えています。

Q:調査レポート作成業務における具体的な課題は何ですか？ 鹿野様：調査レポート作成業務では、企画段階から校閲・修正に至るまで、多くのステップがあり、それぞれの段階で相当な時間と労力を必要としておりました。 このプロセス自体は、発行物のクオリティを高めるうえで非常に重要な作業ですが、部分的にでも自動化が可能であれば、業務効率を大幅に向上させられると考えていました。 また、生成AIを業務で活用している人はおりますが、情報収集やサマリの作成など、研究に役に立つことはわかっていましたが、研究員の各人が独自の使い方を利用しているのが現状でした。

Q:生成AIの活用で期待している効果について教えてください。 鹿野様：生成AIの活用によって、調査レポート作成のスピードが向上し、作成者とチェック担当者の作業時間が短縮されることに大きな期待を寄せていました。 短縮された時間を活用することで、さらにレポートの品質を向上させることができると考えていました。 また、研究員のスキルレベルに関係なく、一定の品質を保ったレポートを作成できるようになる点も期待していました。

Q:なぜSIGNATEのコンサルティングを受けようと思いましたか？ 鹿野様：会社としても部署としても生成AIを活用して業務を効率化していきたいという思いがあり、そのために一緒に取り組むパートナーを探していました。 提案の段階から、SIGNATEは単に生成AIの使い方を提案するだけでなく、私たちの業務フローを細かく分析し、どのように生成AIを活用することで全体の効率を向上させるかまで踏み込んだサポートを行ってくれる点に非常に魅力を感じました。

続いてSIGNATEのBX事業本部 宇那木さんにお伺いします。 プロジェクト概要についてに教えてください。

Q:日立総合計画研究所の抱えてる問題においてどのような印象をうけましたか？本プロジェクトの詳細を教えてください。 宇那木：まず感じたのは、調査レポート作成業務における日立総合計画研究所独自のノウハウを、いかに生成AIで忠実に再現できるかが大きな課題であるということです。 単純なレポートであれば、生成AIに「レポートを作成してくれ」と指示するだけで一応のアウトプットは得られます。 しかし、日立総合計画研究所が実務で求めるレベルの品質に達するかどうかは別問題であり、ここが最も重要な検証ポイントだと感じました。 日立総合計画研究所には、長年の経験を通じて培われた調査レポート作成の技術や特有の書き方、スタイルがあります。 これらのノウハウを細かく定義した上で、生成AIへの指示に反映することが必要だと思いました。 本プロジェクトでは、キーワードや参考資料等の入力情報から、レポートの作成・校閲を、全てChatGPTで実現することを目指し、プロンプトの検証を行いました。 具体的には、調査レポート作成業務を次の4つのモジュールに分解し、それぞれに対して「入力情報」「出力情報」「生成AIの役割」を定義した上で、最適なプロンプトを開発いたしました。 モジュールは次の通りです：①レポートの骨子生成、②レポート生成、③レポートのレビュー、④レポートのブラッシュアップ。

全ての作業を一度に処理するのではなく、段階的に分けることで、各段階での軌道修正が可能となり、より精緻なアウトプットを出力させることを目指しました。

Q:どのような手順でレポート骨子を生成しましたか？ 宇那木：レポートの骨子とは、レポート各章のタイトルとその要約内容を指します。まず、レポートをいきなり完成させるのではなく、全体の方向性を定めるために骨子を作成いたします。 ユーザーはキーワードを入力して、どんな切り口でレポートを作成したいか選択をすると、レポートの骨子をChatGPTが作成いたします。 レポートの切り口としては、技術説明型や未来展望型等、過去の日立総合計画研究所のレポートを分析し、6つの異なるパターンを設定いたしました。

Q:レポート生成のプロセスにおいて、どのような工夫をしましたか？ 宇那木：次はレポート骨子を基に、レポートの生成をいたします。 工夫した点としましては、レポートの内容を充実させるために、どういった情報を追加した方が良いか、ChatGPTに提案をさせるプロセスを入れました。 例えば一般に公開されている資料や、企業サイト等の情報源を複数挙げる形になります。 ユーザーが、追加したい情報源を選択すると、レポートの骨子に情報源の内容が反映され、レポートが生成されます。 ユーザーのイメージに沿ったレポートを生成するために、ChatGPTには情報源の提案までをさせて、その中から、ユーザーが著作権等に配慮して使いたい情報の選択を行うフローにいたしました。 Q:レビューとブラッシュアップ機能について、具体的にどのような機能になりますか？ 宇那木： レビュー機能では、日立総合計画研究所がレポートをチェックする際に重視する観点をヒアリングし、それに基づいてChatGPTで再現できるようにしました。（例えば、記載内容が具体的なファクトに基づいているかどうかや、事実確認が必要な箇所の特定、等） レビュー結果として指摘された項目は、修正案とともに一覧で表示され、ユーザーは指示をするだけで修正案がレポートに反映される仕組みです。 このプロセスを繰り返すことで、レポートのレビューとブラッシュアップのサイクルが効果的に進み、最終的に質の高いレポートが完成します。

「生成AI活用による業務効率とレポート品質の向上」～ドラフト作成時間の劇的短縮と高品質レポート作成の新たなプロセス～

Q:生成AIの活用により、具体的にどの程度の業務効率向上が見られましたか？ また調査レポート作成のプロセスがどのように変わりましたか？ 鹿野様：現状では、プロトタイプの利用にとどまっているため、正確なデータはもう少し利用が進まないと把握できません。 しかし、従来はレポートのドラフト作成に数日間を要していましたが、現在ではわずか数十分でドラフトが完成するようになりました。 生成AIが迅速にドラフトを作成することで、これまで課題であった執筆の停滞が解消され、研究員は構成や内容の修正に集中できるようになりました。 この結果、全体の作業プロセスが大幅に効率化され、作業の進行もよりスムーズになっていくと考えられます。 Q:生成AIを活用してから、具体的にどの程度の業務の質が向上しましたか？ 鹿野様：研究員は内容の深掘りや新規性のある分析に集中できるようになり、より質の高いレポートを提供できるようになると考えています。

Q:生成AIの品質（情報の正確性やハルシネーションの問題）は、どのように考えていますか？ 鹿野様：生成AIの品質については、現段階では期待以上の成果を上げている部分と、改善の余地がある部分の両方が存在します。 具体的には、生成AIは誤字脱字や基本的な文法ミスを自動的に修正する点で、品質向上に大いに貢献しています。 また、過去のレポート作成時に指摘された修正事項をあらかじめ学習させることで、一定の一貫性と論理性を保つことができています。 しかし、一方で、生成された内容が抽象的である場合や、新規性のある情報が十分に提供されないことが課題として残っています。 また、特定の専門領域においては、信頼性に欠けるデータやハルシネーションが含まれるリスクもあります。 しかし、その点については、そもそも人間が書いたレポートでも起こりうる問題です。 現状では、弊社では、今まで通り、最終的なチェックは複数人でのチェックにより、この課題に対応していこうと考えています。

プロジェクト成果と今後の展望について

Q:最後に、全体的なプロジェクトの成果をどのように評価しますか？ 鹿野様：このプロジェクトを通じて、従来の業務フローを徹底的に洗い出し、生成AIを効果的に組み込むことで、業務全体を見直すことができました。 まさにDXの一環として、新しい技術を活用し、業務の効率化と質の向上を実現できたと評価しています。 さらに、プロジェクトを進める中で、生成AIの強みや機能限界が明確になり、今後生成AIを他の業務にも活用していく上で、実践的なノウハウを蓄積することができた点もよかったです。 引き続き、生成AIに関するプロンプトエンジニアリング講習などでも協力しつつ、社内のデジタル化の水準を引き上げていきたいと考えています。

今回のプロジェクトを通じて、日立総合計画研究所は生成AIの活用により、調査レポート作成業務の効率化と質の向上を実現しました。 生成AIの活用により、研究員レベルの高度な調査レポートを迅速かつ正確に作成できるようになり、業務全体の生産性が飛躍的に向上しました。 これにより、業務改革や事業イノベーションがさらに進展し、未来のビジネス環境においてリーダーシップを発揮されていくことに期待されます。

会社概要

株式会社日立総合計画研究所：https://www.hitachi-hri.com/ 日立総研（日立総合計画研究所）は1973年、「ローマクラブ」のメンバーであった駒井健一郎、当時日立製作所会長の発案で設立された日立グループのインハウスシンクタンク。日立グループが有する広範な技術力、長年の経験に基づく知識基盤を背景に、不確実性の高まる現代社会において既存の枠組みに囚われない長期的な視座で経営に必要な情報を発信。 株式会社SIGNATE：https://signate.co.jp/ 国内最大10万人超のAI・データ人材会員ネットワークを通じて、様々な産業領域におけるDX推進や生成AIプロジェクトを支援する会社。テクノロジーによる事業変革（BX）と人材育成・採用による人材変革（HRX）を通じて企業・行政のDXを支援し、労働生産性の改善に取り組む。

■SIGNATEの生成AIコンサルティングサービス SIGNATEでは、生成AIの戦略策定から、業務改革の実行支援、システム実装、人材育成まで幅広くご支援しております。生成AIに関するご相談やお困りごとがございましたら、ぜひお気軽にお問い合わせください。 詳細はこちら：https://service.signate.jp/generative-ai-solution