生成AI活用の取り組み
2024年3月14日
日清食品ホールディングス
執行役員 CIO グループ情報責任者
成田敏博

生成AI活用の発端

“NISSIN AI-chat powered by GPT-4 Turbo”

PC版

モバイル版

2

4月3日 クリエーターズ入社式（Web社内報抜粋）
4月3日(月) にホテルニューオータニ東京において「2023年度 日清食品グループクリエーターズ入社式・懇親会」を執り行い、新入社員129名を新たに日清食品グループの仲間として迎え入れました。

入社式は、安藤宏基CEOからのメッセージで幕を開けました。
話題のChatGPTを用いて、「日清食品グループ入社式 ✕ 創業者精神 ✕ プロ経営者 ✕ コアスキル」のキーワードで生成したメッセージを披露いただき、テクノロジーを賢く駆使することで短期間に多くの学びを得てほしいと新入社員を激励していただきました。

3

ChatGPTの利用に際するリスク
新技術であるが故に、 ChatGPTは利用に際して様々なリスクが取り沙汰されるが、そのほとんどが以下の2点に集約される
セキュリティ

入力した内容の情報漏洩リスクコンプライアンス

二次利用に際する不適切な流用リスク

リスク

対策

• ChatGPTに入力した内容はOpenAI社の学習に利用されるといわれており、外部への情報漏洩に繋がる✓ 個人情報✓ 取引先情報✓ 社外秘の機密情報 etc.

• セキュリティを担保する日清食品専用環境を構築し、業務利用をその環境のみに限定• ChatGPTの回答内容を盲目的に二次利用してしまうと、様々なリスクが生じうる✓ 不正確・誤認された内容の流用✓ 著作権の侵害✓ バイアスや偏見、差別的・反体制的な内容の流用 etc.

• ガイドライン策定、説明会、通報・社内報、システム上での注記喚起など、ユーザに回答内容を適切に扱うように啓蒙を繰り返し実施

本質的には、ChatGPTに限らず、インターネット利用全般などにもあてはまる事項

4

CEOメッセージ承知しました5コンプライアンス対策 （初回のログイン時）
初回ログイン時は、CEOメッセージの閲覧、コンプライアンスに関する簡易な問いへの回答を必須とし、これを行わないと利用開始できない

6

コンプライアンス対策（2回目以降のログイン時）
2回目以降のログイン時は、毎回ログインすると、ひよこちゃんがコンプライアンス上の注意喚起を促す。複数パターンを用意し、一定期間で表示が切り替わる

7

公開までのスケジュール
4月
入社式

3

10

17

経営会議承認24

4/25「NISSIN AI-chat」
公開

方針検討
専用環境構築関係部署調整周知・啓蒙「NISSIN AI-chat」公開
24(月)Web社内報掲載

25(火)

26(水)

27(木)

ユーザー説明会

ユーザー説明会

ユーザー説明会

Web社内報掲載

28(金)Web社内報掲載

社内ポータル告知

デジタルサイネージ告知（～4/28）（～5月中旬）8

現場に入り込んだ活用の促進

GW明け以降の進め方
日清食品専用のChatGPT環境を展開して終わりではなく“全社を巻き込んだ取り組みの加速/飛躍的な生産性向上” を図っていく
導入企業拡大• 湖池屋、ぼんち展開検討• 海外展開利用促進/スキル向上

業務活用/効果検証• 営業領域を対象とした、集中的なスキル向上促進・効果検証• Teams 「NISSIN AI-chat広場」（営業戦略部と連携）
チャネル利用促進• 営業領域以外への展開• レベル別プロンプトエンジニアリング
研修• 社内報等による認知拡大

システム高度化• 社内データ学習基盤構築• 社内問合せ業務への適用・効率化• 業務システムとのAPI連携• UiPathとのAPI連携• Microsoft 「Copilot」 の活用

セキュリティ/コンプライアンス対応• システム高度化に伴う適切なアクセス制御および運用ルールの整備• NISSIN AI-chat 利用データの取り扱いに関する運用ルール策定• コンプライアンス委員会と連携した 具体的な事例に即した啓蒙施策の検討 など
10営業領域における活用プロジェクト
2023年5月、全国8ブロックの営業拠点からPJメンバーを選抜し、プロジェクトを立ち上げ

中国ブロック
支店長
PJメンバー2名

北海道ブロック
支店長
PJメンバー2名

近畿ブロック部長
PJメンバー2名

東北ブロック
支店長
PJメンバー2名

九州ブロック
支店長
PJメンバー2名

四国ブロック
支店長
PJメンバー2名

中部ブロック
支店長
PJメンバー2名

関東ブロック
本部長、支店長
PJメンバー6名
PJ責任者
PMPMO

11

プロジェクト実施内容
以下4つのSTEPでプロジェクトを進行（1ヶ月で実施）① 研修実施② 対象業務洗い出し

・研修実施（2h）－プロンプトエンジニアリングの概要－プロンプトテンプレートの作り方－活用演習

・対象業務洗い出し④ 効果算出・成果報告③ プロンプトテンプレート作成

・作成したプロンプトテンプレート活用による効果算出
・経営層への成果報告－対象業務の選定ポイントを解説

・プロンプトテンプレート作成－週1回（各1h）定例mtgにてプロンプト作成方法解説－各自プロンプトテンプレート作成－随時TeamsチャットにてQ＆A対応

12

営業領域で生成AI活用が見込まれる業務“顧客のために使う時間”
商談準備“その他時間”
作業⑩クロスMDアイデア出し会議①マクロトレンド情報収集⑪地域色のある販促企画検討⑲商品コメント文字数調整㉗mtg議事録作成②消費者動向

⑫企画マッチ度チェック⑳文字変換㉘商談内容要約/打ち手提案③エンタメトレンド情報収集⑬プレゼン資料骨子作成

㉑売上確認

能力開発

④小売の経営課題⑭プレゼントークスクリプト作成㉒在庫確認㉙商談ロールプレイング⑤得意先に関する情報収集⑮得意先の経営課題要約㉓欠品確認㉚最強セールスレベル診断⑥ターゲット設定⑯パワポなどの要約㉔半期ごとの目標達成報告㉛経営能力評価チェック⑦インサイト調査・キャッチコピー⑰プレゼンのアジェンダ評価㉕上長への金額目標進捗報告㉜セールスアシスタント⑧プロモーションリサーチ⑱GAP分析

㉖取締役会資料作成⑨エンタメ企画アイデア出し

13

営業領域における期待効果

14営業部門における月別利用率
65%

64%

9月

10月

68%

49%
37%

36%

6月

7月

28%

5月

8月

11月
15

全社的な活用の推進

営業部門の成功事例を横展開
営業部門と同様のプロジェクトを各部署にて実施し、その過程で作成されたプロンプトテンプ
レートをグループ全社に展開していく
23年5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月

12月

24年1-3月

①営業部門
営業戦略部
全国8ブロックの営業所②マーケティング部門
マーケティング部③希望のあった先行12部署⑤プロンプトテンプレートをグループ会社に展開

宣伝部、広報部、経営企画部、経営管理部
財務経理部、内部監査部、法務部、生産部
食品開発部、品質究理部、サステナビリティ推進部
品質保証部④その他部署17

マーケティング部門で作成したプロンプト

情報収集

エンタメトレンド

アイデア出しプレスリリース①ターゲットインサイト情報収集⑤エンタメトレンドサーチ⑧新商品のフレーバー提案⑬リリースのたたき台作成②新規市場の情報収集⑥エンタメトレンドの抽象化1⑨プロモーション案検討⑭リリース見出し案検討③新商品情報収集⑦エンタメトレンドの抽象化2⑩コピー案検討⑮プレスリリース作成後の推敲

④Webリサーチ⑪ユニークな言い換え⑫疑似グループディスカッション

作業⑯レポート・記事の要約

18プロンプトサンプル ① 「食べ方アイデア出し」

ユーザーが入力する箇所

19プロンプトサンプル ① 「食べ方アイデア出し」

20

プロンプトサンプル ① 「食べ方アイデア出し」

21

プロンプトサンプル ① 「食べ方アイデア出し」

22

プロンプトサンプル ① 「食べ方アイデア出し」

23

プロンプトサンプル ① 「食べ方アイデア出し」

24

プロンプトサンプル ② 「ユニークな言い換え」

25

プロンプトサンプル ② 「ユニークな言い換え」

26

プロンプトサンプル ② 「ユニークな言い換え」

27

プロンプトサンプル ③ 「プロモーション案検討」

28

プロンプトサンプル ③ 「プロモーション案検討」

29

プロンプトサンプル ③ 「プロモーション案検討」

30

プロンプトサンプル ③ 「プロモーション案検討」

31

プロンプトサンプル ③ 「プロモーション案検討」

32

プロンプトサンプル ③ 「プロモーション案検討」

33

NISSIN AI-chat プロンプトテンプレート機能

34

NISSIN AI-chat プロンプトテンプレート機能35

営業部門の成功事例を横展開
23年5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月

12月

24年1月以降①NSS営業（BS部）
ビジネスストラテジー部
全国8ブロックのオフィス②NSSマーケティング部
マーケティング部、マーケ企画課③希望のあった先行12部署⑤作成した指示文＆回答事例
を他グループ会社に展開

宣伝部、広報部、経営企画部、経営管理部
財務経理部、内部監査部、法務部、生産部
食品開発部、品質究理部、サステナビリティ推進部
品質保証部④NSS・HD他部署36

各部門で作成したプロンプト
営業部門
メール添削
商品コメント文字数調整
得意先の経営課題要約
文字変換
文章要約
エクセル関数
プレゼンストーリー
固定観念打破商談ロールプレイング
マクロトレンド情報収集
指定URLからの情報収集
小売の経営課題
消費者動向
人気・流行モノ情報収集
ターゲット設定
インサイト調査
プロモーションリサーチ

エンタメ企画アイデア出し
企画マッチ度チェック
クロスMD企画
食べ方アイデア出し

マーケティング部門
ターゲットインサイト情報収集
新規市場の情報収集
新商品の情報収集
Webリサーチ
トレンドサーチ
トレンドの抽象化1
トレンドの抽象化2
新商品のフレーバー提案
プロモーション案検討

コピー案検討ユニークな言い換え
AI井戸端会議
リリースのたたき台作成
リリース見出し案の検討
プレスリリース作成後の推敲レポート・記事の要約

宣伝部門
コピー案の量産担当ブランドアイデア出し
流行っているもの探し
会議の議事録作成
アレンジレシピ開発
CMやWeb企画の要約

広報部門

他社IRレポート要約（国内外）ネット記事要約（国内外）
経営環境に関する観点出し
単一言語での議事録作成
サステナビリティ関連レポート（国内外）のサマリ
WINAウェブサイトGA4指標活用 改善案提示

サステナビリティ推進部門

環境WGの議事録作成
スライド資料構成の検討ビジネスメールの翻訳（英語・中国語）
論文の内容の要約
他社のサステナビリティ活動の内容の調査
議事録の作成財務経理部門
社内問い合わせに対する回答文の作成
ATNIの設定した指標の読み取り・まとめ
説明会開催時の通知文作成
報告書の作成（文章作成）
WBSの作成報告書の作成（文章チェック）
社外訪問または来客対応時のお手土産リスト作成 CDP(環境情報開示)回答の作成
日米金利、ドル円為替の見通し説明資料作成
品質保証部門
海外子会社からのメールの翻訳
ニュースレターの作成
グループ会社と連携強化のための戦略立案
内部監査部門
監査計画：リスク評価(過去リスクあり)
グループ会社との連携強化のための会議内容
監査計画：リスク評価
業務手順書の作成
監査計画：リスク評価(法令特化型)
新規外注分析機関の候補案だしプレスリリースのコピーアイデア出し
プレスリリースに関するQ&AのQ案出しプレスリリースに記載する社会背景などの文案を作成
監査計画：監査手続する
百福士プロジェクト企画立案のための情報収集
監査報告：改善提言事項
グループ報原稿の要約
法務部門
原稿の英訳
パワーポイントの構成案の作成
発表用原稿の作成
経営管理部門
国内即席めん事業会社のIR資料の要約
重要商標の周辺語句生成
UiPathの手順書作成とワークフローアイデア出し
特定語句の定義や意味合いの要約
会議スケジュール調整依頼メール作成
食品開発部門エクセル関数を考えてもらう
ホームページ掲載案チェック業務の補助
海外競合企業IRスクリプトの翻訳＆要約
パッケージ訴求可否に関する問い合わせ対応
チームメンバー予定の組み換え商品リリース文章の添削・修正案の提案
表示作成の必要情報入手のための問合せ文章
経営企画部門
M&A／アライアンス候補先の企業概要調査①
生成AIがレシピのアイディア出し
M&A／アライアンス候補先の企業概要調査②
トラブルの原因の推察
M&A／アライアンス候補先の企業概要調査③
品質トラブルの再発防止策アイディアだし

お客様相談室への問い合わせ事項への回答書作成

品質究理部門
学術的な資料の推敲
論文の内容の要約
専門用語について注釈された文章の作成
学術論文を読んだ感想文の作成
様々なステークホルダーの不安事項のブレスト学術論文を読んだ感想文の作成

生産部門
出張報告書の作成
新規取引業者の選定
労働災害対策見直し
ご指摘報告書文章の添削
ご指摘報告書を踏まえた問い合わせ対応37
関連法律の洗い出し業務

月間利用率推移（23年8月～12月）
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%

全社平均

30%
20%
10%

0%
8月

9月

10月

11月

12月見込
38

月間利用率推移（23年8月～12月）
100%
90%
80%
営業

70%
60%
50%
40%

全社平均

30%
20%
10%

0%
8月

9月

10月

11月

12月見込
39

月間利用率推移（23年8月～12月）
100%

マーケティング

90%
80%
営業

70%
60%
50%
40%

全社平均

30%
20%
10%

0%
8月

9月

10月

11月

12月見込
40

月間利用率推移（23年8月～12月）
100%

マーケティング

90%
生産

80%

営業

70%

経営管理
内部監査

60%
50%
40%

全社平均

30%
20%
10%

0%
8月

9月

10月

11月

12月見込
41

利用状況の可視化（全社）42生成AIによる業務改善効果
NSS営業と同様のプロジェクトをNSS・HD各部署にて実施し、作成した指示文＆回答事例を他グループ会社に展開する
23年5月

6月

7月

①NSS営業（BS部）

8月

9月

11月

10月

②NSSマーケティング部

12月

24年1月

2月

3月

＜定量効果＞③HD先行12部署
宣伝部、広報部、経営企画部、経営管理部
財務経理部、内部監査部、法務部、生産部
食品開発部、品質究理部、サステナビリティ推進部
品質保証部④NSS4部署

年間作業工数
32,591時間削減見込み

新規事業推進部、SCM部⑤NSS・HD11部署
ダイレクトマーケティング部、Well-being推進部
資材部、グローバル営業推進部、ブランド戦略室、デザインルーム、研究管理部、健康科学研究部、技術開発部、フューチャーフード研究開発部、人材戦
略部、人材開発部、総務部 43

生成AIによる業務改善効果（部署別）
部署
NSS営業（BS部）
NSSマーケティング部
NSS ECBSNSS新規事業推進部
HD食品開発部NSS SCM部
HD品質究理部
HD生産部
NSS Well-being推進部
HDサステナビリティ推進部
HD法務部
HD宣伝部
HD内部監査部HD経営管理部
NSSダイレクトマーケ
HD広報部
HD経営企画部
HD財務経理部
計

年間削減時間25,120時間
4,631時間
464時間
324時間
320時間
286時間
274時間
222時間
210時間
159時間
130時間
96時間
90時間
74時間
67時間
60時間
44時間
20時間
32,591時間

44

全社朝礼

45

生成AI活用の更なる拡充に向けて

生成AI活用の更なる拡充に向けた２つの軸

1“社内の情報を把握している”
AIの構築

AIが社内ドキュメントや、各業務システム内の情報を参照し“AIの利用を予め前提とした”
業務プロセスの確立

AIを利用するかどうかの判断を個々に委ねるのではなく、AIの回答する仕組みを構築する

2

利用を予め前提とした業務プロセスを確立していく

47

社内問い合わせ業務の効率化
社内の問い合わせ窓口の回答履歴をGPTに学習させ、回答業務の対応工数の削減、回答内容の質の向上を模索
PCの初期設定方法を教えて①問い合わせ

エンドユーザー②問い合わせオペレーター④回答のたたき台を出力③関連性の高い履歴情報を抽出

問い合わせ履歴
データベース⑤回答最終化、回答48

問い合わせ業務における改善効果
過去の問い合わせ履歴をGPT-4に学習させ、以下の改善効果が見られた

適切な回答のヒット率：55％
定量効果

定性効果

作業工数の削減率：24％

＜内訳＞

＜内訳＞

1次窓口：61％

1次窓口：23％

2次窓口：40％

2次窓口：38％✓ AIによって作成された回答案をベースとすることで、回答に含むべき要素の網羅性が担保され、回答の有用性・可読性が向上✓ 個々のオペレーターの習熟度に依存せず、オペレーターが未習熟な分野の質問に対しても、より円滑に回答の作成・提供が可能に
49

問い合わせ業務における改善効果
問い合わせ履歴データベースへの情報蓄積、プロンプト文の精度向上によって回答精度が向上

回答精度向上による定量効果

70%
55%
24%

2023年10月

2024年3月

適切な回答のヒット率

2023年10月

32%
2024年3月

作業工数の削減率50

業務システムとの情報連携

現在のシーフードヌードルの在庫状況を教えて
ERP
連携

指示文入力

エンドユーザー回答

本日の盛岡オフィスの売り上げを教えて

NISSIN AI-chat

GPT-4

連携

製品情報データベース

売上レポート51

製品在庫の確認

52

製品在庫の確認

53

製品在庫の確認

54

売上速報の確認

55

全社統合データベースとの連携
各業務システムデータを一元的に集約した全社統合データベースに対してAIが参照することで、より多様・広範囲な回答生成を可能に業務システム群

指示文入力

エンドユーザー

回答参照

NISSIN AI-chat

GPT-4

全社統合データベース

全ての業務システムデータを集約した統合データベース
56

AI活用を前提とした業務プロセスの構築
企業活動の各業務領域において、AI活用を予め前提とした業務プロセスの構築を推進中
業務領域想定するユースケース

生産

生産工場における是正措置報告プロセスの効率化

製品開発

製品開発研究所における配合調整プロセスの効率化

カスタマーサポート

お客様相談センターにおける顧客対応業務の効率化

タレントマネジメント

新任ポストの適任候補者の自動提案
57