ウルシステムズ、出光興産生成AI活用支援で業務効率化を実現

記事の要約

• ウルシステムズが出光興産の生成AI活用を支援
• 競合製品分析レポート作成と技術サポートを効率化
• RAG技術を用いた生成AIプラットフォームを共同開発

ウルシステムズが出光興産の生成AI活用を支援

ウルシステムズ株式会社は2025年5月15日、出光興産の生成AI活用支援を発表した。この支援は、出光興産の先進マテリアル部門における2つの業務、競合製品分析レポート作成と技術サポートの効率化を目的とするものだ。

具体的には、インターネットや特許データベースからの情報収集・分析による競合製品分析レポートの作成、顧客管理システムやクラウドストレージの検索による技術サポートの迅速化を実現した。これらの業務において、膨大なデータを短時間で高精度に処理することに成功しているのだ。

この生成AIプラットフォームは、Azure OpenAI Service、Microsoft Azure、オープンソースツール「Dify」、出光興産が保有するデータソース連携ツールなどを組み合わせたもので、自社固有のナレッジを活用したAIアプリケーションを短期間で開発できる点が特徴だ。分析レポート作成や技術サポート以外にも、市場機会発見や知財関連業務の効率化にも成果を上げ始めている。

ウルシステムズは、今後も生成AI活用を通じて出光興産の変革を支援していくとしている。

生成AIプラットフォームと導入事例

RAG技術について

RAG（Retrieval Augmented Generation）とは、生成AIの知識を社内外のデータで拡張する技術だ。

• 既存データの検索・活用
• 生成AIの精度向上
• 正確な情報提供を実現

本事例では、RAG技術の最適化により、実務で要求される精度を実現することに成功している。これにより、業務効率の大幅な改善に繋がっているのだ。

出光興産における生成AI活用に関する考察

出光興産における生成AIの導入は、競合他社との差別化や業務効率化に大きく貢献するだろう。特に、RAG技術を活用したことで、既存データの有効活用と高精度な情報処理を実現している点は評価できる。しかし、AIによる誤った判断や、データの偏りによるバイアスの問題も懸念される。

これらの問題への対策として、AIによる出力結果の検証体制の構築や、データの多様性確保、継続的なモデルの学習・改善が必要となるだろう。また、AIシステムのセキュリティ対策も重要であり、不正アクセスやデータ漏洩への対策を徹底する必要がある。

今後、生成AIの活用範囲を拡大し、より高度な分析や予測を行うことで、新たなビジネスチャンスの創出や、イノベーションの加速に繋がることを期待したい。そのためには、AI技術の進化と、それを支える人材育成が不可欠だ。

参考サイト/関連サイト