Uploaded bykazumat53
178 views

fujifilm_generative_ai_proposal--Genspark

Gensparkで生成

Embed presentation

Download to read offline
FF  2025年4月14日 富士フイルム株式会社 Fujifilm Corporation   富士フイルムの未来を拓く 富士フイルムの未来を拓く 生成AI推進部門設立提案 生成AI推進部門設立提案 デジタル変革を加速し、競争優位を確立する新たな戦略的取り組み
背景: 社外生成AIコミュニティでの知見 FF  発見 社外の生成AIコミュニティでの情報交換を通じて、生成AIが業務効率化 に大きな可能性を秘めていることが明らかになりました。特に、日常的 な業務プロセスの自動化や知識ワーカーの生産性向上に顕著な効果が見 られています。  成長市場 IDCの調査によると、生成AIへの投資は平均で3.7倍のROIをもたらすとさ れています。2025年までに生成AI市場は2,000億ドル規模に成長する見込 みであり、多くの企業が競争優位性確保のための戦略的投資を加速して います。 生成AIの業務効率化領域  文書作成の効率化  顧客対応の自動化  情報検索・分析の高速化  開発工程の短縮  メディアコンテンツ制作  アイデア創出・イノベーション 富士フイルムへの示唆  富士フイルムのDXビジョンと整合した形での生成AI活用が可能  グループ全体での重複業務削減・生産性向上の機会  既存製品・サービスの革新と新規ビジネス創出の可能性  早期着手による競争優位性の確保 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 2 / 12
生成AIとは: 革新的なデジタル技術 FF 生成AIの定義 生成AIとは、既存のデータから学習し、新しいコンテンツを作成する人工知能技術です。テキスト、画像、音声、動画など様々な形式のコンテンツを人間のよ うに作り出すことができます。大量のデータからパターンを学習し、それに基づいて創造的な出力を生成します。  テキスト生成AI 自然な文章、レポート、コード、メールなどを作成。 ChatGPT、Bard、Claude等が代表例。  画像生成AI テキスト指示から画像を生成。DALL-E、 Midjourney、Stable Diffusion等が代表例。  音声・動画生成AI 音声合成、音楽作成、動画生成など。多様なマルチメ ディアコンテンツを自動作成。 主な活用領域  コンテンツ作成 文書、画像、マーケティング素材  カスタマーサポート チャットボット、問い合わせ対応  製品開発 アイデア創出、プロトタイピング  データ分析・要約 レポート作成、情報整理  人材育成・教育 研修材料、ナレッジベース構築  業務自動化 定型業務の効率化、翻訳 従来のAIとの違い 従来のAIがデータの分類や予測に焦点を当てていたのに対し、生成AIは新しいコンテンツの創造が可能。人間の創造性を増幅し、業務効率化と新たな価値創造を同時に実現します。 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 3 / 12
生成AI導入のビジネスインパクト FF 3.7倍 生成AIへの投資による平均ROI 30-50% 業務時間削減効果 2,000億ドル 2025年生成AI市場規模予測  業務効率化  反復的・定型的な業務の自動化  情報検索・分析の高速化  会議・報告書作成の効率化  社内問い合わせ対応の自動化 事例: 星野リゾートは宿泊予約センターに生成AI を導入し、オペレーターの応対時間を60%削 減、対応品質も向上  コスト削減  人件費の最適化（業務効率化による）  外注コストの削減  エラー・ミスの削減によるコスト低減  リソース配分の最適化 事例: マーケティング企業Omnekyは生成AIによ り広告業務の80%を自動化し、ROIを3.5倍に向 上  イノベーション創出  新製品・サービスのアイデア創出  顧客体験の革新的な向上  社内ナレッジの有効活用  研究開発プロセスの革新 事例: 富士フイルムは半導体材料事業でマテリア ルズインフォマティクスと生成AIを組み合わ せ、新規材料開発を加速 戦略的インパクト 生成AIは単なる業務効率化ツールではなく、企業変革の触媒として機能します。早期導入により、競争優位性の確立、人材の高付加価値業務へのシフト、そして企業文化のイノベーシ ョン促進が期待できます。 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 4 / 12 IDC調査より 導入企業事例平均 グローバル市場
富士フイルムにおける生成AI活用の可能性 FF 富士フイルムの多様な事業領域において、生成AIは業務効率化と価値創造の両面で大きな可能性を秘めています。特に以下の事業領域で具体的な活用シーンが想 定されます。  ヘルスケア領域 医療画像分析支援 放射線画像の所見書作成支援や異常検出を補助し、医師の診断効率向上と負担軽 減に貢献します。 医薬品研究開発 化合物設計や治験データ分析を効率化し、新薬開発プロセスを加速させることが 可能です。 医療情報の要約・整理 患者情報や治療履歴を自動要約し、医療従事者の情報アクセスを効率化します。  マテリアルズ領域 新素材開発の加速 マテリアルズインフォマティクスと生成AIを組み合わせ、半導体材料など新素材 の開発プロセスを革新します。 品質管理の効率化 製造工程のデータから不良予測モデルを生成し、品質管理を効率化・高度化しま す。 技術文書の生成・管理 技術仕様書や特許文書の作成支援により、知的財産管理を強化します。  ビジネスイノベーション領域 顧客サポートの強化 AI搭載チャットボットによる24時間対応と、複合機トラブルの解決策提案を自動 化します。 ドキュメント処理の自動化 契約書や帳票の自動分析・要約により、企業のDX支援サービスを強化します。 パーソナライズされた提案 顧客の利用データから最適なソリューションを自動提案し、営業活動を効率化し ます。  イメージング領域 画像編集・加工の自動化 AIによる写真補正や編集機能を提供し、プロ・アマチュア問わず写真体験を向上 させます。 クリエイティブコンテンツ制作 広告・マーケティング素材の生成支援により、制作プロセスを効率化します。 デジタルアーカイブの活用 膨大な画像データを分析・カテゴリ化し、新たな価値創出を支援します。 全社共通の活用領域  研究開発プロセスの効率化  社内ナレッジ共有の強化  グローバルコミュニケーション 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 5 / 12
企業の導入事例: 生成AIの成功例とROI FF 多くの企業が生成AIを積極的に導入し、業務効率化とコスト削減に成功しています。特に高いROI（投資収益率）を実現している事例から、富士フイルムでの活 用ヒントを得られます。  セブンイレブン  商品企画時間90%削減 商品開発プロセスに生成AIを導入し、市場調査から企 画立案までの時間を大幅に短縮。新商品のアイデア創 出を効率化しました。  成功要因: 明確な目標設定と段階的な導入  星野リゾート  応対時間60%削減 宿泊予約センターに生成AIを導入し、オペレーターの 応対時間を大幅に削減。同時に顧客満足度も向上させ ることに成功しました。  成功要因: 従業員教育と顧客フィードバックの活用  LINEヤフー  業務効率30%向上 独自RAG活用ツール「SeekAI」を全従業員に導入 し、社内データを活用した業務効率化を実現。問い合 わせ対応も自動化しました。  成功要因: 自社データ活用とカスタマイズ  パナソニック  文書処理40%効率化 技術文書の作成と翻訳に生成AIを活用し、グローバル 展開するマニュアル類の制作プロセスを効率化しまし た。  成功要因: 専門用語辞書とプロンプト最適化  西松建設  業務報告作成50%短縮 建設業界特化の生成AIモデルを導入し、現場レポート 作成や技術文書の品質向上と作成時間短縮を実現しま した。  成功要因: 業界特化型モデルの活用  Omneky  ROI 3.5倍向上 広告業務の80%を生成AIで自動化し、クリエイティブ 制作とターゲティングを最適化。マーケティングROI を大幅に改善しました。  成功要因: AIと人間の役割分担の明確化  ROIサマリー: 生成AI投資の効果  平均ROI: 3.7倍(IDC調査)  人件費削減効果: 30-50%  顧客対応時間: 平均60%削減 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 6 / 12
株主価値への貢献 FF 生成AI推進部門の設立は、短期的な業務効率化だけでなく、中長期的な株主価値の向上にも大きく貢献します。富士フイルムの企業価値を高め、持続的な成長を 実現するための戦略的投資として位置づけられます。 財務インパクトと投資収益性 予測ROI指標 生成AI投資平均ROI 3.7倍 人件費最適化率 30-50% マーケティングROI向上 180-220% VISION2030との整合性 「収益性と資本効率を重視した経営により、富士フイルムグループの企業価値をさ らに高める」というVISION2030の目標に直接貢献します。  株主資本利益率（ROE）向上  株主へのメッセージ 生成AI推進部門への投資は、富士フイルムの将来の成長エンジンを構築する戦略的投資です。短期的なコスト削減効果に加え、中長期的な企業価値の向上と持続的な株主還元の 基盤強化につながります。デジタルトランスフォーメーションを加速させ、収益性と資本効率の両面から企業価値を高めることで、株主の皆様の期待に応えてまいります。 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 7 / 12  企業価値向上  収益性向上による企業評価の上昇  イノベーション企業としての市場評価  EBITDA向上による企業価値増大 期待効果: AI先進企業として市場評価が向上し、 PER（株価収益率）の改善が期待できます。  競争優位性  生産性向上による競争力強化  製品開発スピードの加速  競合他社との差別化要因 期待効果: 先行導入により市場シェア拡大と顧客 満足度向上が見込まれます。  長期的利益貢献  コスト構造の最適化  新規事業機会の創出  継続的な収益改善 期待効果: 3年目以降も継続的なROI向上が見込 まれ、持続的な利益成長に貢献します。
富士フイルムのDXビジョンとの整合性 FF 富士フイルムグループの「DXビジョン」 DXロードマップと生成AIの位置づけ 2023 〜2025 第1ステージ: 業務効率化 生成AIによる業務プロセス最適化と生産性向上 2026 〜2028 第2ステージ: ビジネスモデル変革 AIによる製品・サービスの革新と顧客体験の向上 2029 〜2030 第3ステージ: 社会的価値創造 AIを活用した社会課題解決への貢献 DX基盤と生成AIの連携 3本柱との整合性  製品・サービスDX  業務DX  人材DX  生成AI導入は、DXビジョンで目指す「デジタルを活用した生産性向上」と「イノ ベーティブなお客さま体験の創出」の両方を実現する取り組みとして位置づけら れます。  戦略的整合性と相乗効果 生成AI推進部門は、富士フイルムの中期経営計画「VISION2030」で掲げる「収益性と資本効率を重視した経営」を加速するイネーブラーとして機能します。既存のDX推進体制 と連携し、グループ横断的な知見共有と専門性の向上を図りながら、全社的なデジタル変革を加速させます。既に進行中のDXロードマップに沿った形で推進することで、組織的 な混乱を最小限に抑えつつ、効果的に生成AIの価値を最大化します。 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 8 / 12 わたしたちは、デジタルを活用することで、一人一人が飛躍的に生産性を高め、そこから生み出される優れた製品・サービスを通じて、イノベーティブなお客さま体験の創出と社会 課題の解決に貢献し続けます。  製品・サービスDX  AIによる製品機能の強化・拡張  画像診断支援技術の高度化  材料開発プロセスの革新  業務DX  社内業務プロセスの自動化  知識共有・情報活用の促進  グローバルコミュニケーション  人材DX  AIリテラシー向上支援  創造的業務への人材シフト  専門知識の効率的学習支援
推進部門の役割と体制 FF 組織構造 生成AI推進部門 戦略企画 方針策定・ロードマップ 技術開発 AI基盤構築・検証 推進支援 導入・活用支援 教育・育成 人材育成・研修 セキュリティ・倫理 ガバナンス体制整備 必要リソース  人的リソース ・初期: 10-15名の専任メンバー ・AI技術専門人材: 3-5名 ・各事業部からの兼任メンバー ・外部専門家アドバイザー  技術リソース ・AIプラットフォーム/ツール ・セキュアな開発環境 ・データ管理インフラ ・クラウドリソース  予算 ・初期投資: 約1.5億円 ・年間運用: 約1億円 ・教育・研修費: 約3,000万円/年 ・外部パートナー連携費  その他 ・AI活用ナレッジベース ・ベストプラクティス集 ・学習教材・リファレンス ・実証実験環境 主な活動内容  全社AI戦略の立案・推進 • 生成AI活用ロードマップの作成 • 全社横断的な取り組み方針策定 • 経営層への報告・提言 • 投資効果（ROI）の測定・評価  技術基盤の構築・運用 • 全社AIプラットフォームの構築・管理 • セキュアな利用環境の整備 • 最新生成AI技術の評価・検証 • 社内ユースケースのPoC実施  人材育成・知見共有 • AIリテラシー教育プログラムの開発・実施 • 活用事例・ベストプラクティスの共有 • 部門横断コミュニティの形成・運営 • スキル評価・認定制度の導入  ガバナンス体制の整備 • 生成AI利用ガイドラインの策定 • セキュリティ・プライバシー対策 • 著作権・知的財産権の取り扱い • 倫理的利用の監視・評価体制 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 9 / 12
ロードマップ：段階的導入計画 FF 生成AI推進部門の設立を皮切りに、段階的なアプローチで全社的なAI活用を推進します。各フェーズで明確な目標とKPIを設定し、効果測定を行いながら展開し ていきます。 1 第1フェーズ：基盤構築 推進部門の立ち上げ 2024年Q3 全社AIガイドラインの策定 2024年Q3 パイロット部門の選定と導入 2024年Q4 KPI目標： 組織体制の確立 全社ガイドライン策定完了 パイロット部門での効率10%向上 2 第2フェーズ：展開拡大 全社向け基礎研修プログラム展開 2025年Q1 部門別AI活用モデル開発 2025年Q1-Q2 主要事業部への展開完了 2025年Q2 KPI目標： 社内研修完了率80%以上 生成AI活用による業務効率20%向上 部門別ユースケース10件以上 3 第3フェーズ：高度化・最適化 全社展開完了 2025年Q4 社内AIプラットフォーム拡充 2026年Q1 業務プロセス高度化 2026年Q2-Q4 KPI目標： 全社活用率80%以上 業務効率30％向上 AI活用による新規事業提案5件以上 4 第4フェーズ：統合期（2027年〜） 事業変革 生成AIを活用した新規事業モデル創出 グローバル展開 海外拠点への展開完了と最適化 全社デジタル文化の醸成 AIを活用した業務改革の定着 長期KPI：全社的な生産性30%以上向上、AIによる新規事業売上高比率10%以上、DX人材比率50%以上 成功要因  経営層のコミットメント  段階的な実装と検証  組織横断的な推進体制  効果測定とアプローチ改善 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 10 / 12 1 2 3 4 2024年 Q3-Q4 2025年 Q1-Q2 2025年 Q3-2026年 2027年〜 準備期 導入期 拡大期 統合期
導入リスクと対策 FF 生成AI推進には様々なリスクが伴います。これらのリスクを事前に認識し、適切な対策を講じることで、安全かつ効果的な導入を実現します。富士フイルムの企 業価値を守りながらイノベーションを推進するためのリスク管理フレームワークを構築します。  情報セキュリティリスク  機密情報の漏洩や外部AIサービスへのデータ送信リスク  対策 セキュアなプライベートAI環境の構築 データ分類ポリシーの厳格化 社内生成AIガイドラインの整備 セキュリティ監査メカニズムの導入  著作権・知的財産問題  AIが生成したコンテンツの権利関係や第三者著作物の無断利用リスク  対策 法務部門と連携した利用ガイドライン策定 AIアウトプットの確認プロセス確立 知的財産権に関する社内教育 著作権侵害防止チェック体制の構築  精度・ハルシネーション  AIが事実でない情報を生成する「ハルシネーション」や精度不足のリスク  対策 社内RAG（検索拡張生成）システムの開発 重要判断時の人間による検証プロセス 専門分野ごとの精度検証基準の策定 ファクトチェックの徹底  社内受容性・スキルギャップ  社員の抵抗感やAIリテラシー不足による活用低迷リスク  対策 段階的な研修プログラムの実施 成功事例の共有と表彰制度 AIアンバサダー制度の導入 ユーザーフレンドリーなインターフェース開発  規制対応リスク AI関連の法規制強化やコンプライアンス要件の変化  法務・コンプライアンス部門と連携した規制動向モニタリングと迅速な適応体制の 構築  コスト管理リスク 投資対効果の見誤りや予算超過リスク  段階的投資アプローチと明確なROI評価基準の設定、定期的なコスト効果検証の実施 生成AIリスク管理フレームワーク  リスク特定 継続的なリスク評価  対策実施 事前予防措置の導入  モニタリング 定期的な効果検証  継続改善 フィードバックの反映
富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 11 / 12
まとめ：生成AI推進部門設立の意義 FF  業務効率の飛躍的向上 生成AIによる業務自動化・効率化で、全社で平均30% の生産性向上が期待できます。重複業務の削減と創造 的業務へのリソースシフトを実現します。  投資対効果の高さ 業界データによると生成AIへの投資は平均3.7倍のROI を実現。初期投資額を早期に回収し、継続的なコスト 削減と価値創出が見込めます。  競争優位性の確立 早期導入により業界内での差別化を図り、製品・サー ビス革新の加速とDX推進による企業価値向上を実現。 中長期的な成長基盤を構築します。 富士フイルムのビジョンとの整合性 生成AI推進部門の設立は、中期経営計画「VISION2030」の目標である「収益性と資本効率を重視した経営による企業価値向上」に直接貢献します。DXビジョンで掲げる「デジタル を活用した生産性向上」と「お客様体験の創出と社会課題解決への貢献」を加速させる原動力となります。  VISION2030との整合  DXロードマップの加速  持続的成長の実現 実施ロードマップ 1 2024年Q3〜Q4 推進部門設立と基盤構築 2 2025年Q1〜Q2 全社展開と活用拡大 3 2025年Q3〜2026年 高度化と事業変革 必要リソース概要  人的リソース 専任10-15名、各部門兼任者  初期投資 約1.5億円（初年度）  技術基盤 AIプラットフォーム、インフラ  ROI実現 投資回収期間約1-2年 経営判断のお願い 富士フイルムの持続的成長と企業価値向上のため、生成AI推進部門の設立についてご承認をお願いいたします。デジタル変革を加速し、次世代の競争優位性を 確立するための戦略的投資として、経営層の強力なリーダーシップが不可欠です。 生成AI推進部門の設立承認 提案担当：デジタル戦略部 連絡先：xxx@fujifilm.com プレゼンテーション日：2025年4月14日 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 12 / 12

More Related Content

PDF
Data × AI でどんな業務が改善できる？ ​製造業様向け Data × AI 活用ユースケース & 製造MVPソリューションのご紹介
byIoTビジネス共創ラボ
 
PDF
AI/IoTをベースにしたDX人材育成の産学連携育成, 愛媛県デジタル人材育成シンポジウム, 2024年12月20日
byHironori Washizaki
 
PPTX
Microsoft AI セミナー - Microsoft AI Platform
byDaiyu Hatakeyama
 
PDF
AI活用の事始め～データサイエンスの観点から～
byDaiki Kato
 
PDF
Dx business introduction materials2020(short)
by雄真 鹿山
 
PDF
Business Innovation cases driven by AI and BigData technologies
byDataWorks Summit/Hadoop Summit
 
PDF
[配布用]Hadoop summit 富士通_20161102
byHaruyasu Ueda
 
PDF
Microsoft Cognitive Servicesが実現する業務自動化
byASTERIA User Group
 
Data × AI でどんな業務が改善できる？ ​製造業様向け Data × AI 活用ユースケース & 製造MVPソリューションのご紹介
byIoTビジネス共創ラボ
 
AI/IoTをベースにしたDX人材育成の産学連携育成, 愛媛県デジタル人材育成シンポジウム, 2024年12月20日
byHironori Washizaki
 
Microsoft AI セミナー - Microsoft AI Platform
byDaiyu Hatakeyama
 
AI活用の事始め～データサイエンスの観点から～
byDaiki Kato
 
Dx business introduction materials2020(short)
by雄真 鹿山
 
Business Innovation cases driven by AI and BigData technologies
byDataWorks Summit/Hadoop Summit
 
[配布用]Hadoop summit 富士通_20161102
byHaruyasu Ueda
 
Microsoft Cognitive Servicesが実現する業務自動化
byASTERIA User Group
 

Similar to fujifilm_generative_ai_proposal--Genspark

PDF
[Developers Summit 2018] Microsoft AIプラットフォームによるインテリジェント アプリケーションの構築
byNaoki (Neo) SATO
 
PDF
JAZUG_TOHOKU_modeki_20230324_共有版.pdf
byYuya Modeki
 
PDF
[Track1-5] 製造業における最新AI適用事例のご紹介
byDeep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）
 
PDF
人工知能技術を用いた各医学画像処理の基礎 (2022/09/09)
byYutaka KATAYAMA
 
PPTX
【日商USA】インフラ担当者向け AIインフラとEdge AI 最新トレンド
bySojitz Tech-Innovation USA
 
PDF
東京商工会議所新宿支部で中小企業講演「中小企業の生成AI経営活用」中小企業診断士
by竹内 幸次
 
PPTX
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ～ AI、Advanced Analytics の使いどころ ～
byDaiyu Hatakeyama
 
PDF
『機械学習 (AI/ML) の基礎と Microsoft の AI | 2019/04/02 Global AI Nights Fukui
byFujio Kojima
 
PDF
東京商工会議所台東支部で中小企業講演「生成AIがもたらす中小企業の経営革新」https://www.spram.jp/
by竹内 幸次
 
PPTX
人工知能を用いた医用画像処理技術
byYutaka KATAYAMA
 
PDF
愛甲商工会／愛川工業クラブで中小企業講演「生成AI経営活用セミナー」中小企業診断士の竹内幸次
by竹内 幸次
 
PDF
Iot algyan jhirono 20190111
byHirono Jumpei
 
PPTX
IoT World Conference 2017 - Microsoft AI Platform
byDaiyu Hatakeyama
 
PDF
DLL: Ignite2019 CognitiveServices Update 20191127
byAyako Omori
 
PPTX
企業に広がる AI 活用 経営幹部の視点に学ぶ
byNVIDIA Japan
 
PDF
AIアクセラレータによって実現する次世代AI革新の最前線：研究開発から産業応用までの全貌
byData Source
 
PDF
秩父商工会議所で中小企業講演「DX推進で新しい未来を切り拓く！」https://www.spram.jp/
by竹内 幸次
 
PDF
山口県中小企業団体中央会で中小企業講演「生成AIを活用した組合運営～基礎編～」と「生成AIを活用した組合運営～実践編～」
by竹内 幸次
 
PDF
[Developers Festa Sapporo 2018] Azure AI ～Microsoft AzureでのAI開発のイマ～
byNaoki (Neo) SATO
 
PPTX
不足するAI人材に対する「パソナテックの人材育成ソリューション」
byNatsutani Minoru
 
[Developers Summit 2018] Microsoft AIプラットフォームによるインテリジェント アプリケーションの構築
byNaoki (Neo) SATO
 
JAZUG_TOHOKU_modeki_20230324_共有版.pdf
byYuya Modeki
 
[Track1-5] 製造業における最新AI適用事例のご紹介
byDeep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）
 
人工知能技術を用いた各医学画像処理の基礎 (2022/09/09)
byYutaka KATAYAMA
 
【日商USA】インフラ担当者向け AIインフラとEdge AI 最新トレンド
bySojitz Tech-Innovation USA
 
東京商工会議所新宿支部で中小企業講演「中小企業の生成AI経営活用」中小企業診断士
by竹内 幸次
 
デジタルトランスフォーメーション時代を生き抜くためのビジネス力 ～ AI、Advanced Analytics の使いどころ ～
byDaiyu Hatakeyama
 
『機械学習 (AI/ML) の基礎と Microsoft の AI | 2019/04/02 Global AI Nights Fukui
byFujio Kojima
 
東京商工会議所台東支部で中小企業講演「生成AIがもたらす中小企業の経営革新」https://www.spram.jp/
by竹内 幸次
 
人工知能を用いた医用画像処理技術
byYutaka KATAYAMA
 
愛甲商工会／愛川工業クラブで中小企業講演「生成AI経営活用セミナー」中小企業診断士の竹内幸次
by竹内 幸次
 
Iot algyan jhirono 20190111
byHirono Jumpei
 
IoT World Conference 2017 - Microsoft AI Platform
byDaiyu Hatakeyama
 
DLL: Ignite2019 CognitiveServices Update 20191127
byAyako Omori
 
企業に広がる AI 活用 経営幹部の視点に学ぶ
byNVIDIA Japan
 
AIアクセラレータによって実現する次世代AI革新の最前線：研究開発から産業応用までの全貌
byData Source
 
秩父商工会議所で中小企業講演「DX推進で新しい未来を切り拓く！」https://www.spram.jp/
by竹内 幸次
 
山口県中小企業団体中央会で中小企業講演「生成AIを活用した組合運営～基礎編～」と「生成AIを活用した組合運営～実践編～」
by竹内 幸次
 
[Developers Festa Sapporo 2018] Azure AI ～Microsoft AzureでのAI開発のイマ～
byNaoki (Neo) SATO
 
不足するAI人材に対する「パソナテックの人材育成ソリューション」
byNatsutani Minoru
 

fujifilm_generative_ai_proposal--Genspark

  • 1.
    FF  2025年4月14日 富士フイルム株式会社 FujifilmCorporation   富士フイルムの未来を拓く 富士フイルムの未来を拓く 生成AI推進部門設立提案 生成AI推進部門設立提案 デジタル変革を加速し、競争優位を確立する新たな戦略的取り組み
  • 2.
    背景: 社外生成AIコミュニティでの知見 FF 発見 社外の生成AIコミュニティでの情報交換を通じて、生成AIが業務効率化 に大きな可能性を秘めていることが明らかになりました。特に、日常的 な業務プロセスの自動化や知識ワーカーの生産性向上に顕著な効果が見 られています。  成長市場 IDCの調査によると、生成AIへの投資は平均で3.7倍のROIをもたらすとさ れています。2025年までに生成AI市場は2,000億ドル規模に成長する見込 みであり、多くの企業が競争優位性確保のための戦略的投資を加速して います。 生成AIの業務効率化領域  文書作成の効率化  顧客対応の自動化  情報検索・分析の高速化  開発工程の短縮  メディアコンテンツ制作  アイデア創出・イノベーション 富士フイルムへの示唆  富士フイルムのDXビジョンと整合した形での生成AI活用が可能  グループ全体での重複業務削減・生産性向上の機会  既存製品・サービスの革新と新規ビジネス創出の可能性  早期着手による競争優位性の確保 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 2 / 12
  • 3.
    生成AIとは: 革新的なデジタル技術 FF 生成AIの定義 生成AIとは、既存のデータから学習し、新しいコンテンツを作成する人工知能技術です。テキスト、画像、音声、動画など様々な形式のコンテンツを人間のよ うに作り出すことができます。大量のデータからパターンを学習し、それに基づいて創造的な出力を生成します。 テキスト生成AI 自然な文章、レポート、コード、メールなどを作成。 ChatGPT、Bard、Claude等が代表例。  画像生成AI テキスト指示から画像を生成。DALL-E、 Midjourney、Stable Diffusion等が代表例。  音声・動画生成AI 音声合成、音楽作成、動画生成など。多様なマルチメ ディアコンテンツを自動作成。 主な活用領域  コンテンツ作成 文書、画像、マーケティング素材  カスタマーサポート チャットボット、問い合わせ対応  製品開発 アイデア創出、プロトタイピング  データ分析・要約 レポート作成、情報整理  人材育成・教育 研修材料、ナレッジベース構築  業務自動化 定型業務の効率化、翻訳 従来のAIとの違い 従来のAIがデータの分類や予測に焦点を当てていたのに対し、生成AIは新しいコンテンツの創造が可能。人間の創造性を増幅し、業務効率化と新たな価値創造を同時に実現します。 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 3 / 12
  • 4.
    生成AI導入のビジネスインパクト FF 3.7倍 生成AIへの投資による平均ROI 30-50% 業務時間削減効果 2,000億ドル 2025年生成AI市場規模予測  業務効率化 反復的・定型的な業務の自動化  情報検索・分析の高速化  会議・報告書作成の効率化  社内問い合わせ対応の自動化 事例: 星野リゾートは宿泊予約センターに生成AI を導入し、オペレーターの応対時間を60%削 減、対応品質も向上  コスト削減  人件費の最適化（業務効率化による）  外注コストの削減  エラー・ミスの削減によるコスト低減  リソース配分の最適化 事例: マーケティング企業Omnekyは生成AIによ り広告業務の80%を自動化し、ROIを3.5倍に向 上  イノベーション創出  新製品・サービスのアイデア創出  顧客体験の革新的な向上  社内ナレッジの有効活用  研究開発プロセスの革新 事例: 富士フイルムは半導体材料事業でマテリア ルズインフォマティクスと生成AIを組み合わ せ、新規材料開発を加速 戦略的インパクト 生成AIは単なる業務効率化ツールではなく、企業変革の触媒として機能します。早期導入により、競争優位性の確立、人材の高付加価値業務へのシフト、そして企業文化のイノベーシ ョン促進が期待できます。 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 4 / 12 IDC調査より 導入企業事例平均 グローバル市場
  • 5.
    富士フイルムにおける生成AI活用の可能性 FF 富士フイルムの多様な事業領域において、生成AIは業務効率化と価値創造の両面で大きな可能性を秘めています。特に以下の事業領域で具体的な活用シーンが想 定されます。  ヘルスケア領域 医療画像分析支援 放射線画像の所見書作成支援や異常検出を補助し、医師の診断効率向上と負担軽 減に貢献します。 医薬品研究開発 化合物設計や治験データ分析を効率化し、新薬開発プロセスを加速させることが 可能です。 医療情報の要約・整理 患者情報や治療履歴を自動要約し、医療従事者の情報アクセスを効率化します。 マテリアルズ領域 新素材開発の加速 マテリアルズインフォマティクスと生成AIを組み合わせ、半導体材料など新素材 の開発プロセスを革新します。 品質管理の効率化 製造工程のデータから不良予測モデルを生成し、品質管理を効率化・高度化しま す。 技術文書の生成・管理 技術仕様書や特許文書の作成支援により、知的財産管理を強化します。  ビジネスイノベーション領域 顧客サポートの強化 AI搭載チャットボットによる24時間対応と、複合機トラブルの解決策提案を自動 化します。 ドキュメント処理の自動化 契約書や帳票の自動分析・要約により、企業のDX支援サービスを強化します。 パーソナライズされた提案 顧客の利用データから最適なソリューションを自動提案し、営業活動を効率化し ます。  イメージング領域 画像編集・加工の自動化 AIによる写真補正や編集機能を提供し、プロ・アマチュア問わず写真体験を向上 させます。 クリエイティブコンテンツ制作 広告・マーケティング素材の生成支援により、制作プロセスを効率化します。 デジタルアーカイブの活用 膨大な画像データを分析・カテゴリ化し、新たな価値創出を支援します。 全社共通の活用領域  研究開発プロセスの効率化  社内ナレッジ共有の強化  グローバルコミュニケーション 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 5 / 12
  • 6.
    企業の導入事例: 生成AIの成功例とROI FF 多くの企業が生成AIを積極的に導入し、業務効率化とコスト削減に成功しています。特に高いROI（投資収益率）を実現している事例から、富士フイルムでの活 用ヒントを得られます。 セブンイレブン  商品企画時間90%削減 商品開発プロセスに生成AIを導入し、市場調査から企 画立案までの時間を大幅に短縮。新商品のアイデア創 出を効率化しました。  成功要因: 明確な目標設定と段階的な導入  星野リゾート  応対時間60%削減 宿泊予約センターに生成AIを導入し、オペレーターの 応対時間を大幅に削減。同時に顧客満足度も向上させ ることに成功しました。  成功要因: 従業員教育と顧客フィードバックの活用  LINEヤフー  業務効率30%向上 独自RAG活用ツール「SeekAI」を全従業員に導入 し、社内データを活用した業務効率化を実現。問い合 わせ対応も自動化しました。  成功要因: 自社データ活用とカスタマイズ  パナソニック  文書処理40%効率化 技術文書の作成と翻訳に生成AIを活用し、グローバル 展開するマニュアル類の制作プロセスを効率化しまし た。  成功要因: 専門用語辞書とプロンプト最適化  西松建設  業務報告作成50%短縮 建設業界特化の生成AIモデルを導入し、現場レポート 作成や技術文書の品質向上と作成時間短縮を実現しま した。  成功要因: 業界特化型モデルの活用  Omneky  ROI 3.5倍向上 広告業務の80%を生成AIで自動化し、クリエイティブ 制作とターゲティングを最適化。マーケティングROI を大幅に改善しました。  成功要因: AIと人間の役割分担の明確化  ROIサマリー: 生成AI投資の効果  平均ROI: 3.7倍(IDC調査)  人件費削減効果: 30-50%  顧客対応時間: 平均60%削減 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 6 / 12
  • 7.
    株主価値への貢献 FF 生成AI推進部門の設立は、短期的な業務効率化だけでなく、中長期的な株主価値の向上にも大きく貢献します。富士フイルムの企業価値を高め、持続的な成長を 実現するための戦略的投資として位置づけられます。 財務インパクトと投資収益性 予測ROI指標 生成AI投資平均ROI 3.7倍 人件費最適化率30-50% マーケティングROI向上 180-220% VISION2030との整合性 「収益性と資本効率を重視した経営により、富士フイルムグループの企業価値をさ らに高める」というVISION2030の目標に直接貢献します。  株主資本利益率（ROE）向上  株主へのメッセージ 生成AI推進部門への投資は、富士フイルムの将来の成長エンジンを構築する戦略的投資です。短期的なコスト削減効果に加え、中長期的な企業価値の向上と持続的な株主還元の 基盤強化につながります。デジタルトランスフォーメーションを加速させ、収益性と資本効率の両面から企業価値を高めることで、株主の皆様の期待に応えてまいります。 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 7 / 12  企業価値向上  収益性向上による企業評価の上昇  イノベーション企業としての市場評価  EBITDA向上による企業価値増大 期待効果: AI先進企業として市場評価が向上し、 PER（株価収益率）の改善が期待できます。  競争優位性  生産性向上による競争力強化  製品開発スピードの加速  競合他社との差別化要因 期待効果: 先行導入により市場シェア拡大と顧客 満足度向上が見込まれます。  長期的利益貢献  コスト構造の最適化  新規事業機会の創出  継続的な収益改善 期待効果: 3年目以降も継続的なROI向上が見込 まれ、持続的な利益成長に貢献します。
  • 8.
    富士フイルムのDXビジョンとの整合性 FF 富士フイルムグループの「DXビジョン」 DXロードマップと生成AIの位置づけ 2023 〜2025 第1ステージ: 業務効率化 生成AIによる業務プロセス最適化と生産性向上 2026 〜2028 第2ステージ:ビジネスモデル変革 AIによる製品・サービスの革新と顧客体験の向上 2029 〜2030 第3ステージ: 社会的価値創造 AIを活用した社会課題解決への貢献 DX基盤と生成AIの連携 3本柱との整合性  製品・サービスDX  業務DX  人材DX  生成AI導入は、DXビジョンで目指す「デジタルを活用した生産性向上」と「イノ ベーティブなお客さま体験の創出」の両方を実現する取り組みとして位置づけら れます。  戦略的整合性と相乗効果 生成AI推進部門は、富士フイルムの中期経営計画「VISION2030」で掲げる「収益性と資本効率を重視した経営」を加速するイネーブラーとして機能します。既存のDX推進体制 と連携し、グループ横断的な知見共有と専門性の向上を図りながら、全社的なデジタル変革を加速させます。既に進行中のDXロードマップに沿った形で推進することで、組織的 な混乱を最小限に抑えつつ、効果的に生成AIの価値を最大化します。 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 8 / 12 わたしたちは、デジタルを活用することで、一人一人が飛躍的に生産性を高め、そこから生み出される優れた製品・サービスを通じて、イノベーティブなお客さま体験の創出と社会 課題の解決に貢献し続けます。  製品・サービスDX  AIによる製品機能の強化・拡張  画像診断支援技術の高度化  材料開発プロセスの革新  業務DX  社内業務プロセスの自動化  知識共有・情報活用の促進  グローバルコミュニケーション  人材DX  AIリテラシー向上支援  創造的業務への人材シフト  専門知識の効率的学習支援
  • 9.
    推進部門の役割と体制 FF 組織構造 生成AI推進部門 戦略企画 方針策定・ロードマップ 技術開発 AI基盤構築・検証 推進支援 導入・活用支援 教育・育成 人材育成・研修 セキュリティ・倫理 ガバナンス体制整備 必要リソース  人的リソース ・初期:10-15名の専任メンバー ・AI技術専門人材: 3-5名 ・各事業部からの兼任メンバー ・外部専門家アドバイザー  技術リソース ・AIプラットフォーム/ツール ・セキュアな開発環境 ・データ管理インフラ ・クラウドリソース  予算 ・初期投資: 約1.5億円 ・年間運用: 約1億円 ・教育・研修費: 約3,000万円/年 ・外部パートナー連携費  その他 ・AI活用ナレッジベース ・ベストプラクティス集 ・学習教材・リファレンス ・実証実験環境 主な活動内容  全社AI戦略の立案・推進 • 生成AI活用ロードマップの作成 • 全社横断的な取り組み方針策定 • 経営層への報告・提言 • 投資効果（ROI）の測定・評価  技術基盤の構築・運用 • 全社AIプラットフォームの構築・管理 • セキュアな利用環境の整備 • 最新生成AI技術の評価・検証 • 社内ユースケースのPoC実施  人材育成・知見共有 • AIリテラシー教育プログラムの開発・実施 • 活用事例・ベストプラクティスの共有 • 部門横断コミュニティの形成・運営 • スキル評価・認定制度の導入  ガバナンス体制の整備 • 生成AI利用ガイドラインの策定 • セキュリティ・プライバシー対策 • 著作権・知的財産権の取り扱い • 倫理的利用の監視・評価体制 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 9 / 12
  • 10.
    ロードマップ：段階的導入計画 FF 生成AI推進部門の設立を皮切りに、段階的なアプローチで全社的なAI活用を推進します。各フェーズで明確な目標とKPIを設定し、効果測定を行いながら展開し ていきます。 1 第1フェーズ：基盤構築 推進部門の立ち上げ 2024年Q3 全社AIガイドラインの策定 2024年Q3 パイロット部門の選定と導入 2024年Q4 KPI目標： 組織体制の確立 全社ガイドライン策定完了 パイロット部門での効率10%向上 2第2フェーズ：展開拡大 全社向け基礎研修プログラム展開 2025年Q1 部門別AI活用モデル開発 2025年Q1-Q2 主要事業部への展開完了 2025年Q2 KPI目標： 社内研修完了率80%以上 生成AI活用による業務効率20%向上 部門別ユースケース10件以上 3 第3フェーズ：高度化・最適化 全社展開完了 2025年Q4 社内AIプラットフォーム拡充 2026年Q1 業務プロセス高度化 2026年Q2-Q4 KPI目標： 全社活用率80%以上 業務効率30％向上 AI活用による新規事業提案5件以上 4 第4フェーズ：統合期（2027年〜） 事業変革 生成AIを活用した新規事業モデル創出 グローバル展開 海外拠点への展開完了と最適化 全社デジタル文化の醸成 AIを活用した業務改革の定着 長期KPI：全社的な生産性30%以上向上、AIによる新規事業売上高比率10%以上、DX人材比率50%以上 成功要因  経営層のコミットメント  段階的な実装と検証  組織横断的な推進体制  効果測定とアプローチ改善 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 10 / 12 1 2 3 4 2024年 Q3-Q4 2025年 Q1-Q2 2025年 Q3-2026年 2027年〜 準備期 導入期 拡大期 統合期
  • 11.
    導入リスクと対策 FF 生成AI推進には様々なリスクが伴います。これらのリスクを事前に認識し、適切な対策を講じることで、安全かつ効果的な導入を実現します。富士フイルムの企 業価値を守りながらイノベーションを推進するためのリスク管理フレームワークを構築します。  情報セキュリティリスク 機密情報の漏洩や外部AIサービスへのデータ送信リスク  対策 セキュアなプライベートAI環境の構築 データ分類ポリシーの厳格化 社内生成AIガイドラインの整備 セキュリティ監査メカニズムの導入  著作権・知的財産問題  AIが生成したコンテンツの権利関係や第三者著作物の無断利用リスク  対策 法務部門と連携した利用ガイドライン策定 AIアウトプットの確認プロセス確立 知的財産権に関する社内教育 著作権侵害防止チェック体制の構築  精度・ハルシネーション  AIが事実でない情報を生成する「ハルシネーション」や精度不足のリスク  対策 社内RAG（検索拡張生成）システムの開発 重要判断時の人間による検証プロセス 専門分野ごとの精度検証基準の策定 ファクトチェックの徹底  社内受容性・スキルギャップ  社員の抵抗感やAIリテラシー不足による活用低迷リスク  対策 段階的な研修プログラムの実施 成功事例の共有と表彰制度 AIアンバサダー制度の導入 ユーザーフレンドリーなインターフェース開発  規制対応リスク AI関連の法規制強化やコンプライアンス要件の変化  法務・コンプライアンス部門と連携した規制動向モニタリングと迅速な適応体制の 構築  コスト管理リスク 投資対効果の見誤りや予算超過リスク  段階的投資アプローチと明確なROI評価基準の設定、定期的なコスト効果検証の実施 生成AIリスク管理フレームワーク  リスク特定 継続的なリスク評価  対策実施 事前予防措置の導入  モニタリング 定期的な効果検証  継続改善 フィードバックの反映
  • 12.
  • 13.
    まとめ：生成AI推進部門設立の意義 FF  業務効率の飛躍的向上 生成AIによる業務自動化・効率化で、全社で平均30% の生産性向上が期待できます。重複業務の削減と創造 的業務へのリソースシフトを実現します。 投資対効果の高さ 業界データによると生成AIへの投資は平均3.7倍のROI を実現。初期投資額を早期に回収し、継続的なコスト 削減と価値創出が見込めます。  競争優位性の確立 早期導入により業界内での差別化を図り、製品・サー ビス革新の加速とDX推進による企業価値向上を実現。 中長期的な成長基盤を構築します。 富士フイルムのビジョンとの整合性 生成AI推進部門の設立は、中期経営計画「VISION2030」の目標である「収益性と資本効率を重視した経営による企業価値向上」に直接貢献します。DXビジョンで掲げる「デジタル を活用した生産性向上」と「お客様体験の創出と社会課題解決への貢献」を加速させる原動力となります。  VISION2030との整合  DXロードマップの加速  持続的成長の実現 実施ロードマップ 1 2024年Q3〜Q4 推進部門設立と基盤構築 2 2025年Q1〜Q2 全社展開と活用拡大 3 2025年Q3〜2026年 高度化と事業変革 必要リソース概要  人的リソース 専任10-15名、各部門兼任者  初期投資 約1.5億円（初年度）  技術基盤 AIプラットフォーム、インフラ  ROI実現 投資回収期間約1-2年 経営判断のお願い 富士フイルムの持続的成長と企業価値向上のため、生成AI推進部門の設立についてご承認をお願いいたします。デジタル変革を加速し、次世代の競争優位性を 確立するための戦略的投資として、経営層の強力なリーダーシップが不可欠です。 生成AI推進部門の設立承認 提案担当：デジタル戦略部 連絡先：xxx@fujifilm.com プレゼンテーション日：2025年4月14日 富士フイルム株式会社 生成AI推進部門設立提案 12 / 12