サトーホールディングス株式会社様×リコー　対談

高野：小沼様がRICOH BIL TOKYOに来場された際、社内のコミュニケーション活性化について何かできることはないかと話されていたのが印象的でした。BIL TOKYOでの対話の中で、三行提報業務の改革にも取り組んでいるというお話があったんです。

渡辺様：社員から毎日提出される約2000件の三行提報をチェックして、優先的に社長に提出する約15通に絞る作業を、約10人のチームで行い、ひとりあたり1日平均1.5時間かけていました。実は、この業務を効率化できるAIを数年前から探していたんです。

具体的には、AIによってまずは2000件を1000件に絞るため、他社さんにご相談したり、提報専用のAIを作ろうとしたりしてきたのですが、非常に難しくて。「これは選ばなくていい」というものが入っていたり、反対に重要な提報が弾かれてしまったりして、閾値の設定などに非常に時間と労力がかかる上に、納得できるレベルに到達できませんでした。

そんな時、リコーさんの自然言語処理AIを三行提報のシステムに組み込むご提案をいただいたんです。AIの技術は日進月歩で、我々が三行提報業務のためにAIを探し始めた頃からも大きく進歩していますから、タイミングとしても非常にうまくマッチしたと思っていますね。

高野：AIによる三行提報の分類を進めるにあたり、最初に、検証用に三行提報のデータをかなりの件数、お預かりしたんです。まず私のほうでその提報をすべて読み、全体的な傾向を掴みました。三行提報でまず行うべきスクリーニングは、①経営トップへの提出候補、②公開に配慮が必要な内容、③それ以外の3つの分類です。最初に私がこの分類作業を行い、結果に対してフィードバックをいただきました。

最初はまったく納得いただけるレベルではなかったのですが、近東様から、「この調子で調整していけば、今の選定基準に近づけられるのではないか」というコメントをいただけたんです。AIモデルを作り、近東様からのフィードバックをふまえてパラメーターを変更して、またモデルを作り……という形で進めていきました。全部で200モデルほど作り、三行提報チームの皆さんが実際に分類されていたレベルに近づけることができましたね。

高野：難しいのは、AIというのは、自動的にもっとも高い精度で結果が出るようになっているんです。そこを調整しないと、拾いたい提報がこぼれてしまいます。分類ごとにあえて精度を下げるなどして、カバー率を上げていく調整がとても難しかったですね。

近東様：そうですね。この部分は絞り込みすぎず広めに拾ってほしい、という形でお願いしました。

大場：今回の開発で活用されている自然言語処理AIは、人間が日常的に使っている自然言語を処理する技術です。言語は、同じ意味でも違う言い回しをするため、人が読んで理解できても、機械が正しく意味をすくい上げるのが難しいんですね。自然言語処理AIは、そうした意味の分類が可能な技術です。

システムの設計をする際には、将来的な使いやすさも意識しました。2000件の三行提報を、その日の業務終了後に解析し、翌朝には皆さんがチェックできる今の形を前提として、今後、サトーホールディングス様が成長されて、提報が5000件や1万件になっても安心して使っていただける形に設計しています。

渡辺様：特に三行提報のように短くまとめられている文章は、省略している部分や行間が多いですから、意味を読み取るのが非常に難しかったと思います。今、我々の選定とAI解析のヒット率はほぼ同じです。何度も難しい課題をご提示してしまいましたが、迅速にクリアしながら、システムをここまで軌道に乗せてくださったことには、感謝しかないですね。

近東様：渡辺から、これまでいろいろなAIで試行錯誤してきた経緯を聞いていたので、実は最初は、本当にできるのか、半信半疑でした（笑）。実際に開発をスタートしたら、「これは行けるんじゃないか」と期待が膨らみましたし、期待以上の形にしていただけて、日々の業務でもとても助かっています。三行提報のスクリーニングにかける時間が半減して、その分、別の仕事ができますので、チームのメンバーも業務効率化につながったと言っています。

渡辺様：リコーさんのAIを、信頼できていることが大きいですね。安心感を持って選定を任せられます。今は2000件を半分に絞るところまでAIが担っていますが、将来的には最後までAIが選ぶというところまで、精度を上げていけるといいなと思っていますね。

大場：三行提報は、今後、どのように展開されていきたいと考えていらっしゃいますか？

渡辺様：今回の効率化は、現時点では我々三行提報チームしか恩恵を受けていません。これからは、三行提報を書く社員たちにも恩恵を受けてもらいたいですね。今、三行提報システムの検索機能を充実させていて、社員が、三行提報のデータベースから業務改善やアイディアにつながる情報を受け取れるようにしているんです。ただ、たとえば新しいプリンターについて調べるためにキーワードで検索をかけると、800件や1000件の結果が出てしまって、すべて読んで分析するのは非常に時間がかかるのでなかなかできるものではありません。

その検索結果をAIで整理できれば、三行提報から効率的に情報を受け取れます。たとえば開発担当者が、営業が書いた提報から商品に対する市場の反応を知って、次の開発に活かすことが可能です。

大場：今、トレンドの生成系AIも、さまざまな業務に活用可能です。たとえばAIが、新入社員や若手社員の方が三行提報を書く際の壁打ち相手になってアドバイスをしたり、業務に関する意見を出したりといった用途も可能です。サトーホールディングス様の知識を学んだAIのエージェントを活用して、三行提報のレベルや業務の精度を上げるというアプローチも可能です。ベテラン社員の知識を学習したエキスパート人材としてのAIの提供も、リコーが目指しているところです。

渡辺様：人への業務の偏りという課題は当社にもあります。技能継承や知識の蓄積もAIに担ってほしい部分ですね。

近東様：お話をうかがっていて、AI活用の可能性の幅を感じました。三行提報のスクリーニングだけではなく、いろいろなシーンでのAI活用に期待したいですね。

大場：今後も、RICOH BIL TOKYOを共創の拠点として活用していきたいと思われますか？

渡辺様：そういった場所で、イノベーションが生まれるきっかけを得られたら良いですね。AIに関しても、私たちが想像できないような活用法に気付けたら嬉しいです。アイディアを生むことは、自社だけでは限界があると感じています。当社には強みもあれば弱みもありますので、弱みの部分は、共創できる企業様に助けていただきながら、そのシナジー効果でパワーアップしていきたいです。

近東様：今回のようなAI活用も、自社や自分たちの部署だけで行うのは非常に難しいと思います。高い専門性をお持ちの企業様と一緒に課題を解決するメリットは、今回、実体験として強く感じましたので、今後も共創に取り組んでいきたいですね。

高野：今、本当に求められているものや、正解というのは、社内ではなくお客様にしかないということを強く感じています。対話がなければ、一生懸命、自分たちだけで考えて作っても実際には価値をなさないということの繰り返しになると思います。お客様の課題、そして開発をどういう方向に進めるべきか、その正解はお客様の声にありますので、今後も対話をベースに開発を進めたいです。

大場：今、AIは期待を集めていますし、経営に活かせるツールのひとつですが、万能ではありません。お客様に役立てていただくためには、しっかりと課題を理解して、適切なツールを提供するのが重要だと思っています。引き続き、サトーホールディングス様との対話を重ねて、より良いAIソリューションをご提供できるよう努めていきたいです。本日は、ありがとうございました。