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タグ: 食品飲料
食品飲料のAI活用事例
日清製粉、Microsoft Fabricで工場データ活用を拡大
AI活用事例の構造図
共有化
障壁解消
データ化
分析活用
横断分析
可視化
共有活用
背景
工場内限定の可視化
課題
専門知識の壁
背景
熟練工の暗黙知
AI処理
Fabricの即時処理
AI処理
ノウハウの機械学習
成果
分析の高速化
利用
現場での状況把握
成果
100超の共有基盤
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26328-nisshin-flour-milling-microsoft-fabric
日清製粉、Microsoft Fabricで工場データ活用を拡大
テレビ朝日とAI modelの全編生成AI CM制作
AI活用事例の構造図
企画
訴求
対象
制作
生成
放送
背景
AI制作体制
要望
水分補給訴求
制約
映像のみAI使用
AI処理
全編映像生成
人の役割
AI model担当
利用
30秒CM放送
成果
CM映像完成
https://ledge.ai/articles/tv_asahi_green_dakara_generative_ai_cm
テレビ朝日とAI modelの全編生成AI CM制作
キリンのMicrosoft 365 Copilot全社展開
AI活用事例の構造図
戦略に基づく体制
共通基盤として導入
関心喚起で対応
展開を推進
活用を後押し
業務で利用
利用規模の拡大
浸透の指標
次フェーズへ
背景
Digital
Vision 2035
要望
全社共通基盤
としての定着
課題
導入直後の関心不足
人の役割
AI推進委員
会と推進体制
AI処理
Microsoft
365 Copilot
人の役割
Budicleと
セミナー施策
利用
日常業務とエ
ージェント活用
成果
半年で6000名超
・利用率8割以上
結論
Copilot
StudioとAgentic AI
へ
キリンのMicrosoft 365 Copilot全社展開
日清製粉がMicrosoft Fabricでデータ活用を拡大
AI活用事例の構造図
データ前提
課題対応
要望実現
即時処理
可視化
データ提供
導入効果
現場利用
展開基盤
利用の成果
次の方針
背景
製粉の属人化と
工場内データの壁
課題
Azure基盤の
専門性ハードル
要望
専門知識なしで
のデータ活用拡大
その他
IoT・PLCに
よるデータ収集
AI処理
Fabric
RTIと機械学習
その他
Power BIとサ
イネージ可視化
利用
現場・他部署
での横断活用
成果
100超DBと
活用の民主化
結論
全社展開と生
成AI活用の方針
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26328-nisshin-flour-milling-microsoft-fabric
日清製粉がMicrosoft Fabricでデータ活用を拡大
日清製粉のMicrosoft Fabric全社データ活用
AI活用事例の構造図
入力
解消
学習
分析
可視
共有
活用
背景
生産・品質データ
課題
専門知識が利用障壁
背景
熟練工の暗黙知
AI処理
Fabricで即時処理
AI処理
機械学習で知見化
利用
Power BIで可視化
成果
100超の共有画面
利用
分析・自動化に活用
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26328-nisshin-flour-milling-microsoft-fabric
日清製粉のMicrosoft Fabric全社データ活用
キリンのMicrosoft 365 Copilot全社浸透と6,000人超利用
AI活用事例の構造図
推進
導入
対応
方針
促進
活用
定着
浸透
展開
背景
2035年のAI目標
要望
全社員の共通基盤
課題
導入初期の低関心
人の役割
AI推進委員会
AI処理
Microsoft
365 Copilot
人の役割
普及・育成施策
利用
身近な業務で利用
成果
6,000人超が利用
利用
AIエージェント活用
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26435-kirin-holdings-company-microsoft-365-copilot
キリンのMicrosoft 365 Copilot全社浸透と6,000人超利用
キユーピー、パソコンを日常的に使う従業員のAI利用約7割
AI活用事例の構造図
推進
公開
安全性
共有
活用支援
利用増
利用
次段階
背景
全社AI活用方針
制約
情報漏えいの不安
課題
利用しない約6割
人の役割
使い倒しコンペ
AI処理
Q-unity
人の役割
社内コミュニティ
成果
月1回利用約7割
結論
AIのバディ化
https://ai-keiei.shift-ai.co.jp/interview-f7-kewpie/
キユーピー、パソコンを日常的に使う従業員のAI利用約7割