製造業データ分析・予測工数

印刷会社の研究データの分析をAIで支援し、解析期間を短縮

大手印刷会社の生産技術の研究部門が、英語の特許や装置の原理の情報整理と、実験データを分析するプログラムの作成にAIを使い、プログラミング経験のない研究者でも短期間で解析できるようにした取り組み。

使用ツール：ChatGPT Enterprise、Python

事例の要約

課題: 材料評価のための実験装置の操作や測定、解析には高度な技術が必要で、多くの時間がかかっていた。英語の特許や装置の原理の情報を整理するのに数か月を要し、データ分析のプログラムを書ける研究者も限られていた。
取り組み: 英語の特許や装置の原理に関する情報を、AIで読み解いて整理する。
プログラミングの経験がない研究者が、AIにプログラムを作らせて実行し、実験データを分析する。
AIの出力に研究者の専門知識を組み合わせ、新たな知見を見いだす。
成果: 英語の特許や装置の原理の情報整理が、数か月から数日に短縮した。
プログラミング経験のない研究者が、学習の手間をかけずにコードを作ってデータを分析できるようになった。
従来なら長期間かかる開発作業を、数日で実現できた。

出典 OpenAI openai.com/index/dai-nippon-printing

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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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