デジタルトランスフォーメーションの火付け役としてのHSE：当社でAIを導入した方法

大規模な産業企業におけるデジタルトランスフォーメーションは、保守主義、官僚主義、そしてイノベーションへの恐怖に直面することがよくあります。HSE（労働安全衛生）の専門家は、予防策に集中する代わりに、日常的なプロセスに時間を費やすことを余儀なくされています。本講演では、アナスタシア・ルコヴェンコが、人工知能ツールの段階的な導入によってこれらの障壁を克服した実践的な事例を解説します。

シンプルなチャットボットから経営陣の巻き込みへ

ニューラルネットワークの統合には、必ずしも初期段階で大規模なIT予算が必要なわけではありません。講演者は、自社（従業員18,000人以上）の例を用いて、プログラマーを関与させずに作成された基本的なソリューションから取り組みがどのように始まったかを示します。以下の専門的なチャットボットが開発されました：

• リスクアセスメントボットと安全クイズ — 従業員を巻き込み、技術の可能性を経営陣に視覚的に示すため。
• PPEおよびSAWCに関する情報アシスタント — 従業員が作業服の支給基準や労働条件のクラスを迅速に把握できるようにするツール。これにより、HSE専門家が社内規定からデータを検索する時間が劇的に短縮されました。

これらのパイロットプロジェクトの成功は規模の拡大をもたらしました。HSE専門家向けのローカルなマスタークラスから、トップマネジメント向けの対象を絞ったトレーニングや、他部門でのAI導入に関する戦略セッションの実施へと移行しました。

情報セキュリティと独自のLLM

企業セクターにおけるAI発展の最大の障壁は、予想通り情報セキュリティでした。外部プラットフォームの使用は、サーバーの設置場所やデータ漏洩のリスクについて、セキュリティ部門から正当な疑問を引き起こします。講演では、この状況からの脱却方法、すなわちクラウドソリューションから独自のローカルプラットフォームの展開への移行について詳しく検討します。サーバーの購入とローカル言語モデル（LLM）のインストールにより、完全に閉鎖されたセキュリティ環境を維持しながら、社内文書でニューラルネットワークのトレーニングを開始することができました。

このウェビナーで学べること：

• プログラミングスキルなしで、PPEやSAWCに関する従業員相談用のチャットボットを構築する方法。
• トップマネジメントの懐疑論を克服し、AI技術への投資の必要性を正当化する方法。
• 企業セキュリティ部門との合意形成に役立つ議論と技術的ソリューション。
• パブリックAIサービスから自社サーバー上の独自のローカルLLMへの移行を組織する方法。