進められない基幹システムのOS更新──富士通が見せた生成AIの使い道

生成AIの進化は、私たちの働き方や企業活動に新たな可能性をもたらしています。富士通の事例では、基幹システムのOS更新という難しい課題に生成AIを導入。作業を効率化し、65％の時間短縮に成功しました。本記事では、この成功事例をもとに、生成AIの利点や実際の運用ポイント、さらに未来の可能性について詳しくご紹介します。  

富士通が挑む課題：止められないシステムとOS更新

「システムを止められない」企業の苦悩をご存じですか？特に基幹システムは、日常業務を支える重要な存在です。しかし、このようなシステムが抱える課題として、OS更新の手間があります。ここでは、富士通が直面した課題と、それを解決する鍵として生成AIを活用した理由を探ります。

システム更新がもたらすリスクと課題

多くの企業が基幹システムの更新に苦労しています。特に重要なのがOS（オペレーティング・システム）の定期的な更新です。これは、システムの安全性を保ち、新しいソフトウェアの互換性を確保するためには欠かせません。ただし、以下のようなリスクが伴います。

• サービス停止のリスク
  システムを停止せず安全に更新を行うのは至難の業です。特に、24時間稼働の業務では、短時間の停止ですら大きな影響を及ぼします。

• 作業負荷の増加
  更新プロセスは専門性が高く、綿密なプランニングが必要です。人手での対応は、予想外のトラブルリスクをさらに増加させます。

• エラーによる影響
  更新に失敗すると、データの損失や業務の中断といった問題が発生する可能性があります。そのため、慎重な作業が求められるのです。

これらのリスクを軽減するため、多くの企業はOS更新のたびに長時間の作業や工数の調整に手間をかけます。しかし、こうした問題を効率的に解決する手段として、富士通は生成AIに可能性を見出しました。

なぜ生成AIが有効なのか？

生成AIとは、人間が与えた「プロンプト（指示文）」を基に的確な文章や回答を生成する技術です。例えば、文章作成やデータ分析、自動化作業など幅広い用途で活躍しています。この生成AIをOS更新に適用することで、次のようなメリットが得られます。

• 手動作業の効率化
  プログラムの記述や更新方法の設計をAIが補助します。これにより、作業時間を大幅に短縮できます。

• 人的エラーの削減
  人間のミスをAIがカバーすることで、更新作業の正確性が向上します。これにより、作業の安全性も確保可能です。

• 柔軟な対応
  予測できないトラブルにも迅速な解決策を提示できます。これによって、突然の問題にも落ち着いて対応が可能になります。

富士通の事例では、生成AIが更新作業をサポートすることで作業時間を65％削減しました。この成果は、OS更新という複雑なプロセスの効率化において、生成AIが大いに貢献できることを証明しました。

作業時間65％削減の秘訣とは？

富士通は基幹システムのOS更新という難題に果敢に挑みました。同時に、生成AIを活用することで、驚異的な効率化を達成しています。では実際にどのようにして生成AIを役立てたのでしょうか。

実際の作業の流れ

富士通の基幹システムOS更新作業は、従来、細かい手順と人手を要するため、多大な労力と時間がかかっていました。生成AIの導入によって、以下の流れでスムーズな作業が実現しました。

• プロンプト設計で作業準備
  まず、生成AIに与える指令文（プロンプト）を十分に設計しました。これにより、AIに「更新作業で何を実行すべきかA」を正確に理解させました。

• 更新プロセスの自動生成
  OS更新に必要なコマンドやシナリオをAIに生成してもらうことで、手動作業に比べて設定ミスが激減しました。

• エラー検出と修正提案
  作業中に発生したエラーをAIが即座に検出し、最適な解決策を提示しました。これにより、作業の中断を最小限に抑えることができました。

• 効率的なデータ分析
  更新後の動作確認に関するデータもAIが迅速に分析し、問題の有無をチェックしました。その結果、完成度の高い作業を短時間で実現しました。

生成AIは、単なる補助ではなく、プロセスの中枢を担い、人間の負担を大幅に軽減しました。

生成AIが効率化に貢献したポイント

富士通が生成AIを導入することで得られた効率化のポイントには、以下のような要素が挙げられます。

• 作業時間の短縮
  従来の更新作業では人手による準備段階やトラブル対応に多くの時間がかかっていましたが、生成AIがこれらを自動化。結果として、作業時間の大幅な削減が実現しました。

• 人的ミスの大幅削減
  OS更新ではわずかなミスが重大なシステムトラブルを引き起こします。AIの精密な計算能力で、このリスクを最小限に抑えました。

• トラブル対応の迅速化
  生成AIはリアルタイムでエラーを検知し、即座に解決策を提示しました。手作業では数時間かかる問題も、わずか数分で解決可能となりました。

• スケーラビリティ（拡張性）の向上
  基幹システムの規模が大きくなるほど更新作業の負担も増しますが、AIの能力はプロンプトを一部変更するだけで対応可能です。

富士通の取り組みは、生成AIが現代の業務課題を解決するうえで強力なツールであることを示す好例となりました。

いかがでしたか？生成AIを活用した富士通の事例は、多くの企業が抱える課題に新しい解決策を提示しています。

継続改善が生むさらなる効果

生成AIの運用は、一度導入して終わりではありません。継続的な改善と運用を行うことで、効果を最大化し続けることが可能です。

• 定期的なアップデート
  AIモデルは時間とともに古くなる場合があります。定期的にAIツールをアップデートすることで、最新の性能を維持しましょう。

• 運用データの収集と分析
  AIの利用状況や成果をデータとして記録することで、どの部分に改善が必要かを明確にできます。これが次のステップへの基礎資料になります。

• イノベーションを促進
  継続改善のプロセスを通じて、新しいアイデアや運用方法が生まれることも少なくありません。このようなイノベーションが、さらなる成長を導きます。

途中で課題が見つかったとしても、それを改善しながら進めることが、長期的な成功につながります。

生成AI活用の注意点：知っておくべきリスクと対策

生成AIは多くの可能性を秘めていますが、活用にあたっては注意しなければならないリスクや課題もあります。特に、導入コストやデータセキュリティ、将来的な課題を正しく把握し、適切な対策を講じることが重要です。

導入にかかるコスト

生成AIを導入する際には、初期費用と運用コストのバランスを考慮する必要があります。以下の点を押さえておきましょう。

• 初期費用
  導入時には、AIモデルの選定やカスタマイズ、システムとの連携に関するコストが発生します。また、プロンプト設計や社員へのトレーニング費用も予算として見込む必要があります。

• 運用コスト
  サーバー代やツールのサブスクリプション料金など、生成AIを継続的に利用するための費用も発生します。特に、高度なAIモデルを使用する場合、計算リソースにかかる費用が増加しやすい点に注意してください。

• コスト対効果の検証
  初期投資や運用コストが妥当であるかは、具体的なビジネス成果と比較しながら検証する必要があります。効果的に使用すれば、コストを上回る価値を生み出す可能性は十分にあります。

これらを踏まえ、AI導入の計画にはコスト管理を含めた全体設計が欠かせません。

データセキュリティの重要性

生成AIの活用において、データセキュリティは極めて重要な課題です。特に、ユーザーや取引先のデータを取り扱う場合、適切な管理が求められます。以下の点に注意してください。

• 機密情報の取り扱い
  生成AIを利用する際は、使用されるデータの内容が安全であることを確認しましょう。ツールによっては、送信したデータがAIモデルのトレーニングに利用される場合があります。このリスクを避けるために利用規約をよく確認してください。

• データ漏洩への対策
  万が一の情報漏洩に備え、暗号化技術やアクセス権限の管理を徹底することが重要です。また、社内規定を整備して、従業員に対する教育や啓発も欠かせません。

• 第三者ツールの利用時の注意
  外部のAIツールを利用する場合、その開発元や運営会社の信頼性をチェックする必要があります。不明確なサービスを使用することは、大きなリスクを伴う可能性があります。

セキュリティ対策をしっかり講じることで、企業や顧客の信頼を守ることができます。

今後の課題

生成AIはその利便性から急速に普及していますが、今後も解決すべき課題がいくつか存在します。特に以下の点に注目する必要があります。

• モデルの正確性と偏り
  生成AIは過去のデータを基に学習しています。そのため、元データにバイアス（偏り）が含まれていると誤った結果を導き出す可能性があります。結果の公平性を確認する体制が必須です。

• 倫理的な問題
  生成AIが悪用されるリスクも懸念されています。例えば、偽情報の生成や著作権侵害など、不正利用が問題化する可能性があります。これらの問題に対処するため、企業として倫理指針を設けることが必要です。

• 法規制の変化
  国や地域によっては、生成AIに関する法律が今後制定されることも予想されます。常に最新の動向を確認し、適切に対応できる準備を進めましょう。

生成AIの活用をより良い方向に進めるためには、こうした課題に適切に対処しながら技術を活かすことが求められます。

生成AIの活用にはチャンスとともにリスクも存在します。しかし、これらの注意点を把握し、事前に対策を講じれば、その効果を最大限引き出すことが可能です。

今回の事例から学べること

富士通が生成AIを活用してOS更新作業を効率化した事例からは、多くの学びが得られます。特に以下の3つのポイントに注目することが重要です。

• 働き方の革新
  生成AIは、人間の反復作業を自動化するだけでなく、高度な判断を支援する力を持っています。富士通の事例では、OS更新における作業時間を65％削減しながら、安全性を確保できました。これはAIが適切に人間を補助することで、企業の重要なプロジェクトを効率的かつ正確に進められることを示しています。

• プロンプト設計の重要性
  プロンプトという、AIに指示を与える手段が、成果のカギを握ることが再確認されました。富士通は目的に応じた具体的で的確なプロンプトを設計し、生成AIから最大限の効果を引き出しました。

• AIと人間の協業の重要性
  AIに任せる部分と、人間が監督する部分を明確に分けることで、作業の精度が向上しています。富士通の事例からは、AIがすべてをこなすのではなく、適切な役割分担が成功の鍵だとわかります。

このように、生成AIは単なるテクノロジーではなく、企業の競争力を高めるための戦略的なツールであることが明確になりました。

まとめ

生成AIは、業務の効率化や新たな価値の創造に欠かせない技術です。富士通の事例からは、生成AIの活用によって作業時間の大幅削減や精度の高い成果が可能になることが示されました。ただし、そのためには適切な計画やセキュリティ対策が必要です。しっかりと現在の課題を把握することで、技術を最大限に活かすことができるようになり、企業の成長はさらに広がるでしょう。

引用元

日経XTECH 富士通が基幹システムのOS更新に生成AI、技ありプロンプトで作業時間65％削減