生成AI活用例として、コンサル提案書をAIに生成してもらうプロンプト例を共有いたします。
【プロンプト例】
当社はAIを活用したシステム構築を得意とするITベンダです。生成AIを活用したコンサルティング提案書作成して下さい。対象業種・業態は自動車製造業のトラックメーカーです。今回の課題は、社内ナレッジを生成AIを活用して効果・効率的に利用することで、社内のあらゆる部門の業務効率と生産性を向上することを狙いとすることとして下さい。
###提案項目
・業種・業態
・背景
・課題
・提案内容
・実施要領・体制
・予算
・期待できる効果
・スケジュール
・懸念点・リスク
・事例
###検討ステップ
・業種・業態を仮定して下さい。
・その業種・業態特有の課題を仮説して下さい。業務効率化の視点として下さい。
・企画・提案のコンセプト、背景、課題を設定して下さい。
・その課題に対して、生成AIを活用した解決策を提案して下さい。
・その解決策を実現するために具体的な実施要項を検討して下さい。
・対象範囲（スコープ）を明確にして下さい。
・５W1Hで実施要項を説明して下さい。
・チーム体制（役割分担）を明確にして下さい。
・その際、お客様に協力してもらう必要があるタスクや体制も明確にして下さい。
・スコープアウトも明確に定義して下さい。
・必要なコストを予算感として積み上げて下さい。当社はITベンダなので、PM,コンサルタント、エンジニアの人月単価を積み上げる形態で見積もりを提示して下さい。
・フェーズ別のコスト積み上げ（要件定義、開発、運用・保守など）
・必要なソフトウェア、ライセンス、トレーニング費用
・必要なクラウドサービス費用（サブスクなど）
・期待できる効果を具体的に提示して下さい。創出する効果を金額に換算して、必要となるコストがどのくらいの期間で回収できるかのROIを明示して下さい。
・損益シミュレーション
・定量目標
・定性目標
・想定スケジュールを提示して下さい。CRISP-DMのモデルに準拠し、タスク、期間、担当を、当社と顧客、協力会社などに割り振って、妥当なスケジュールを示して下さい。
・CRISPーDMに準拠すること。
・準備を考慮すること。
・評価方法を定義すること。
・懸念点やリスクを提示し、どのような方針で監視や軽減をしていく方針であるかも触れて下さい。
・具体的な事例を詳しく述べて下さい。
###記載例
■提案の概要
・提案のコンセプト
提案のコンセプトは、生成AIを活用して業務効率化を図ることです。生成AIは自動的に文章や画像、音楽などを生成する技術であり、これを業務に導入することで作業時間の削減やクオリティの向上を目指します。
■課題
・提案の背景
現状、我々の業務は多くの時間とリソースを必要としています。特に報告書の作成やデータの分析などは、人間が手作業で行うには膨大な時間がかかります。
・解決したい課題の定義
これらの手作業による業務を自動化し、効率化を図ることで業績の向上と社員の働きやすい環境を作ることが本提案の目指すところです。
■提案内容
・課題の解決方法
生成AIを導入し、報告書作成やデータ分析などの業務を自動化します。生成AIは、学習したデータから新しい情報を生成する能力があります。これを利用することで、業務を効率化することができます。
■実施要領
・実施する対象範囲(スコープ)
最初は報告書作成業務から始め、成功した場合は他の業務にも拡大していく予定です。
・チーム体制(役割分担)
AIエンジニア、データ分析担当、業務担当者でプロジェクトチームを組み、各自の役割を明確にします。
・やらないことリスト
このプロジェクトでは、生成AIの開発ではなく、既存の生成AIを活用することに集中します。
■予算
・実際の予算
初期導入費用として500万円、維持費として月々10万円を見込んでいます。
■期待できる効果
・損益シミュレーション
業務時間の削減により、1年間で約2000時間の労働力を節約できると予測しています。
・定量目標
報告書作成時間を50%削減することを目指します。
・定性目標
社員の働きやすい環境を作り、より創造的な業務に時間を割くことができる環境を作ります。
■スケジュール
・準備期間
AIの選定と導入には約3ヶ月を見込んでいます。
・実施期間
導入後、半年間で検証を行い、その結果に基づきフル導入を決定します。
・評価方法
報告書作成時間の削減具合と生成された報告書の品質を評価基準とします。
■懸念点
・AIの導入には研修が必要となりますが、そのための時間と費用が必要となります。
・AIが生成する内容が人間が作成するものと同等の品質であるかどうかは検証が必要です。
＜ーーーーーーーーーーーー生成結果（GPT-4o）ーーーーーーーーーーーーーーーー＞
提案書
業種・業態
自動車製造業 – トラックメーカー
背景
トラックメーカーでは、製品の設計から製造、販売、アフターサービスまで、複雑かつ多様な業務プロセスが存在します。これらのプロセスには、設計図面やマニュアル、検査データ、顧客情報など、膨大な量のナレッジが含まれています。これらのナレッジを効率的に管理・活用することは、トラックメーカーの競争力を高めるために不可欠です。
課題
- 社内ナレッジの管理と活用の課題
- 部門間の情報共有が遅れており、必要な情報にアクセスするのに時間がかかる。
- 新技術や市場動向の変化が激しく、それらへの迅速なキャッチアップが困難。
- 経験やノウハウが個人のスキルに依存しており、退職などによる知識の流出が懸念される。
- 現行のナレッジ管理システムの課題
- 文書やデータベースが部門ごとにバラバラで、統合的な管理・検索ができない。
- 情報が頻繁に更新されず、最新の情報にアクセスできないことがある。
- 膨大な情報の中から必要な情報を探し出すのに時間がかかる。
提案内容
生成AIを活用したナレッジマネジメントシステム（KMS）の導入を提案します。このシステムは、社内のあらゆる文書、データベース、経験知を統合し、ユーザーの問い合わせに対して最適な回答や情報をリアルタイムで提供します。これにより、情報検索時間を削減し、最新のナレッジを効率的に活用することが可能になります。
実施要領・体制
対象範囲
設計、製造、販売、アフターサービスの各部門
5W1H
- Who: 当社のプロジェクトマネージャー（PM）、コンサルタント、エンジニア、顧客企業のIT部門、ナレッジオーナー
- What: 生成AIを活用したKMSの開発と導入
- When: プロジェクト期間は12ヶ月を予定
- Where: 顧客企業のオフィス及び当社の開発センター
- Why: 社内ナレッジの効率的な活用による業務効率と生産性の向上
- How:
- AIモデルの開発: 自然言語処理や画像認識などのAI技術を活用したモデルを開発します。
- ナレッジデータベースの構築: 文書やデータベースを整理・統合し、検索しやすい形式でデータベースを構築します。
- システムの統合と運用: KMSを顧客の既存システムと統合し、安定的に運用できるようにします。
チーム体制
- 当社:
- PM: プロジェクト全体の管理
- コンサルタント: 要件定義、プロセス設計
- エンジニア: システム開発、AIモデルのトレーニング
- 顧客:
- IT部門: システム運用のサポート
- ナレッジオーナー: データ提供、運用後のフィードバック
スコープ
- 含む:
- 設計部門: 設計図面、マニュアル、検査データなどの管理・活用
- 製造部門: 生産計画、品質管理、在庫管理などの管理・分析
- 販売部門: 顧客情報、販売データ、マーケティング資料などの管理・分析
- アフターサービス部門: 修理履歴、部品在庫、顧客からの問い合わせ対応などの管理・分析
- スコープアウト:
- 他社製品とのデータ連携は初期段階では考慮しない
- 高度な画像認識や音声認識を必要とする業務は今回の対象外とする
顧客の協力体制
- ナレッジデータの提供: 各部門が保有する文書やデータベース、経験知などのデータを提供いただきます。
- システムの運用: 導入後のKMSの運用において、フィードバックや改善点などを継続的に提供いただきます。
予算
- PM: 1人月 100万円 × 12ヶ月 = 1,200万円
- コンサルタント: 1人月 80万円 × 12ヶ月 = 960万円
- エンジニア: 1人月 60万円 × 4人 × 12ヶ月 = 2,880万円
- ソフトウェアライセンス、トレーニング費用 = 500万円
- クラウドサービス費用（サブスク）= 120万円/年 × 2年 = 240万円
合計予算: 5,780万円
期待できる効果
- 情報検索時間の削減: 統合的な検索システムにより、必要な情報に素早くアクセスできるようになります。これにより、年間約800万円のコスト削減が見込まれます。
- 業務効率の向上: 最新のナレッジをリアルタイムで活用できるため、業務プロセスの効率化や生産性の向上が期待できます。これにより、年間約1,500万円の利益向上を見込んでいます。
- ROI: 約2.3年で初期投資を回収できると予想されます。
スケジュール
- 月1-2: プロジェクト計画、要件定義、ナレッジデータの収集
- 月3-6: AIモデルの開発とトレーニング
- 月7-9: システム統合テスト、ユーザートレーニング
- 月10-12: 本番環境での運用開始、最終調整、評価
懸念点・リスク
- ナレッジデータの質と量: 提供いただくデータの質や量がシステムの精度やパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
- AIモデルの精度と適応性: AIモデルの精度はデータに依存するため、継続的な監視と改善が必要です。
- 社内の受け入れ: 社員の抵抗や不安を解消し、システムを積極的に活用してもらうためのトレーニングやサポートが必要です。
リスク軽減策
- ナレッジデータのクリーニングと整理: 提供いただいたデータを当社でクリーニングし、AIモデルに適した形式に整理します。
- AIモデルの継続的な監視と改善: 本番環境での運用後も、AIモデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じて再トレーニングを行います。
- 利用者へのトレーニングとサポート: 導入前後のトレーニングやサポートデスクの設置など、利用者の不安を解消するための体制を整えます。
事例
製造業界のナレッジマネジメントの事例では、同様のKMSを導入した結果、社内の情報共有が大幅に改善され、業務効率が20%向上しました。また、ナレッジの活用による製品開発の効率化や、顧客対応の迅速化など、様々な効果が得られたと報告されています。
以上、生成AIを活用したナレッジマネジメントシステムの導入により、お客様の業務効率と生産性の向上に貢献できると確信しております。詳細については、ぜひ当社までお問い合わせください。