ー生成AIによる業務効率化の背景
当社は総合表面処理薬品メーカーとして、表面処理薬品や電子工業用薬品の製造・販売を行っています。私が所属する研究開発部門では薬品に使用される各原料の調査や試験を行っていますが、そのための特許関連情報のリサーチや要約にかかる業務時間の効率化が課題となっています。これまで、過去の特許情報や学術論文の整理には、約1週間（約30時間以上）かけて人間が一つ一つ論文を見て必要な情報を抽出した上でその要約にも同様に約1週間かかっていました。新規開発を検討する際に発生するこのような作業時間を短縮するため、学術論文のような複雑な社内資料から参照できる生成AIサービスを探していました。
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ー Crewの導入効果
Crewでは過去の特許情報や学術論文のリサーチおよび要約、さらに試験結果のまとめ作業に利用しました。一連の調査に関する作業が効率化され、従来に比べて約3割の作業時間を削減でき大変有用であると感じました。また、試験方法や結果報告書の作成において、Crewを使って情報を分類し、そのデータをそのまま利用できる点も非常に便利でした。要約機能やデータの分類機能については、既に実務で使用できるレベルに達しており、実際にCrewを業務に取り入れることで、一連の作業に不慣れな職員でも簡単に使えると見込んでいます。研究部門としては、このように調査や前段階の仕事をAIに預け、試験に時間をかけられるようになると理想的です。

ー 今後の生成AIの活用に向けて
研究開発部門では、原料化学物質の試験や検査・判定などより研究員としての本質的な業務に集中し、それ以外の書類作成作業などは生成AIで効率化することが目標です。現在、生成AIを活用している社員は多くありませんが、上記の利用イメージが浸透すれば、活用が進むと考えています。今後は、より多くの社員にCrewを含めた生成AIに触れてもらい、より広範囲な社内活用を進めていきます。