Snowflakeとパナソニック コネクトがAIデータ活用事例を発表
AIデータクラウドを提供するSnowflake合同会社（以下Snowflake）は2月19日、パナソニック コネクト株式会社（以下パナソニック コネクト）によるSnowflakeの活用に関する報道機関向けの説明会を実施しました。この説明会では、パナソニック コネクトがSnowflakeのAIデータクラウドをどのように活用し、業務の効率化と変革を実現したか、具体的な成功事例を交えて紹介されました。
製造業におけるデータ活用の重要性
説明会の冒頭では、Snowflakeの武市 憲司氏が、日本の製造業が直面する労働力不足やノウハウの属人化といった課題に触れ、その解決策としてクラウドを活用したデータサイロの解消と、生成AI・機械学習によるイノベーション推進の重要性を強調しました。ITデータとOT（Operational Technology）データの分断をなくし、構造化データと非構造化データをまとめて管理することで、既存のデータが価値ある資産に変わると述べられました。また、Snowflakeの最新AI機能であるCortex SearchやSnowflake Intelligenceが、データ分析をより多くの人が使えるようにするプラットフォームとしての価値を持つことも紹介されました。
パナソニック コネクトのデータ戦略とAIエージェント
パナソニック コネクトの渡邉 勇太氏は、同社が2017年以降進めてきた「カルチャー＆マインド改革」「ビジネス改革」「事業立地改革」という三つの変革の中で、「カルチャー＆マインド改革」を特に重視していると説明しました。データ戦略においても、AIやデータの活用を単なるIT施策ではなく、経営と文化を変える取り組みの一環として位置づけているとのことです。
データ戦略を支える技術的な仕組みとしては、Snowflakeをデータ基盤の中心に置き、Tableau CloudやPower BI Premiumを分析ツールとして利用。さらに、Streamlit in SnowflakeやCortex AIといったAI機能を組み合わせています。
AIエージェントによる具体的な成功事例
渡邉氏は、AIエージェントを活用した二つの具体的な成功事例を紹介しました。
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お客様満足度調査の高度化
年に一度実施されるお客様満足度調査で、大量の自由記述コメントの要約と分類にSnowflake、Cortex AI、Streamlitを活用しました。これにより、これまで手作業で行っていた主観的な分析が自動化・客観化され、約200時間かかっていた作業時間が約20時間へと、90%も削減されました。 -
図面・設計仕様の照合業務の高度化
製品図面と部品図面の照合業務にAIエージェントを導入しました。PDFのような非構造化データをドラッグ＆ドロップするだけで、AIがテキストを抽出し、整理されたデータに変換します。その後、キーワードの一致確認と、大規模言語モデル（LLM）によるAIでの照合を組み合わせた半自動化によって、作業時間を80%から最大97%も削減することに成功しました。この取り組みは、作業の効率化だけでなく、人為的なミスによる製品回収やブランドイメージの低下といった経営上のリスクを減らすことにもつながると強調されました。
データドリブンな文化の醸成
最後に渡邉氏は、データに基づいて意思決定を行う文化を社内に広げるための取り組みについて説明しました。「魚をあげるのではなく、魚の釣り方を教える」という例えを用いて、IT部門が現場に入り込み、一緒に支援したり、人材を育てたりしていることを強調しました。また、社内でのコミュニティ活動だけでなく、Snowflakeのユーザーコミュニティ「SnowVillage」内に製造・自動車ユーザー会を立ち上げるなど、社外との連携も積極的に行っていると紹介しました。そして、「技術の進化により、これまで扱いにくかった非構造化データもAIで処理できるようになり、実際の業務レベルでの変革がこの1～2年で確実に始まっている」と締めくくりました。
Snowflakeは、AI時代のためのプラットフォームとして、企業がより早く新しいものを生み出し、データからより多くの価値を引き出すことを支援しています。詳細については、snowflake.com/jaをご覧ください。
