食品と飲料 / 加工食品
CJ第一製糖：社内文書の検索と専門翻訳
- 企業
- CJ第一製糖
- 国
- 韓国
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業務課題
CJ第一製糖の従業員は、複雑な業務文書を翻訳し、膨大な社内の規程集を要約する必要があった。ここ数年のあいだに生成AIのサービスがいくつも出たが、保安の問題で実際の業務に使いにくかった。外部のAIサービスの使用をまったく禁じた企業もあった。
使った技術とデータ
CJ第一製糖のDX Labが社内向けの生成AIサービスSnap AIを作った。OpenAIのGPT-4o APIを使って開発し、Microsoft AzureのOpenAIのモデルとAWS BedrockのClaudeのモデルを併せて使う。二社から、問い合わせの内容を学習に使わず保存もしないという文書を受け取った。会社が使うAWSと、モデルのあるAzureの間にはプライベートリンクを敷き、情報が外に出ないようにした。回答はRAGで根拠の文書を探して付け、ハルシネーションの発生率を大きく減らした。翻訳はDeepLのAPIに社内の用語集を別に登録し、その基準で結果を受け取る。企画から開発とテストまで2週間の単位で繰り返して直した。
成果
2024年11月の公開のあと、月平均で1,500人ほどが使っている。一日に約3,000件の問い合わせを処理する。これまでに2,000人を超える従業員が15万件を超える質問をした。CJ第一製糖は、月間のリテンションが70%を超え、主な利用の組織だけを見ると75%ほどだと述べた。B2BとB2Eのサービスは、ふつう50%前後であればオンボーディングがうまくいったと見る。PPTやPDFを上げると30秒で翻訳版に変えてくれる。
限界と残る課題
使用量とリテンションは利用の指標であり、費用の削減の成果ではない。原文は、翻訳と回答の精度を測った条件を明らかにしていない。
出典
- 복잡한 문서도 ‘딱’ 하면 척! CJ제일제당 ‘Snap AI’ 이야기 , CJ 뉴스룸cjnews.cj.net, 確認
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。