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生成AI活用事例の検討

2025-03-25

前書き

大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）がデジタル変革の重要な推進力となる中、台湾政府の政策支援により、多くの革新的なソリューションの導入が加速しています。検索拡張生成技術（Retrieval-Augmented Generation, RAG）を通じて、LLMは内部データベースや外部文献情報を即時に検索でき、生成内容の精度と信頼性をさらに向上させています。また、複合型モデルの訓練により、AIはテキスト、表、画像など多様なデータ構造を処理できるようになり、活用範囲がさらに拡大しています。

工業技術研究院（工研院）は部門間協力を通じて、法的遵守審査やスマートドキュメント管理など先進的な技術を多数開発しています。これにより、文書内容を自動で解析し、法令遵守性に関する的確な提案を提供、そしてフォーマットと内容の標準基準への適合性を保持することでドキュメント生成の品質や管理効率が顕著に向上しています。さらに、生成AI技術は医学教育や新薬開発分野にも幅広く活用されています。医学訓練では生成AIが標準化患者をシミュレーションし非常にリアルなデジタル教育プラットフォームを構築することで臨床教育の成果を高めています。これらの技術は規制審査や研究開発プロセスを短縮し、コストを大幅に削減するとともに、グローバル市場や多分野での革新的な活用を促進し産業界に実質的な利益と競争力向上をもたらしています。

活用事例

1.自動レポート生成 – 法令遵守管理

世界的に金融規制が厳しくなる中、生成AI技術は法令遵守およびリスク管理効率の向上を推進しています。検索拡張生成技術を通じて、内部データベースや外部法規文書から重要情報を即時抽出し、複雑な金融基準や契約内容を正確に解析させ、迅速に文書の要点を抽出してリスク評価を行います。さらに複合型AIモデルの活用により、金融文書、表、画像など多様なデータを同時に処理し、法規要件に合致した精度の高い提案を生成します。工研院情報通信機関はこの技術を基にエンドツーエンド（End-to-End, E2E）スマート契約管理システムを開発し、AIを監査プロセスに統合するとともに、異常検出技術と組み合わせることで財務諸表や取引記録の潜在的リスクを自動で識別し、審査の精度と作業効率を大幅に向上させます。また、リアルタイムの法規監視システムは、法規情報の収集、条項解析、コンプライアンスチェック、リスク識別と改善提案の生成、法規の更新監視などの主要機能を含み、金融機関およびサプライチェーンのパートナーが法規の変更に即応しコンプライアンスリスクを低減できるようにします。これにより、契約作成と審査期間が短縮でき、法務リソースの投入を50%以上、契約処理時間を40%以上削減し多数の大手金融機関で導入されています。

この技術の導入は、法規審査の効率を大幅に向上させコンプライアンスコストを削減するだけでなく、監査の精度と作業効率をさらに強化し金融機関や大企業がグローバル市場でより強い競争力を持つことを可能にすることで、法令遵守管理のデジタル化とスマート化の転換を推進します。

図：法令遵守管理

2.デジタル医学教育 – 標準化患者のシミュレーション

デジタル医学教育が急速に発展する中、デジタル歯科教育システムは臨床環境シミュレーション、スマートQ&Aモジュールや学習成果分析を通じて、歯科学生や医療専門家向けに全面的で効率的な訓練プラットフォームを提供しています。このシステムは標準化患者（Standardized Patient, SP）相互技術を導入し、音声問答機能と組み合わせリアルな臨床場面で問診スキルを練習できるようにしています。システムの核心にはLLMが使用されており、学生の問診内容を標準化患者の応答と比較しデジタルカルテを組み合わせて個別化された学習提案を提供します。さらに、工研院の情報通信機関が開発したプラットフォームは、詳細な学習報告を自動生成し、問診過程での漏れを指摘、そして診療提案を分析します。また、高度でリアルな模擬診療機能をサポートしており、インプラント設計や歯並びの3Dモデル分析を含め、学生の臨床操作能力をさらに向上させます。学生は個人アカウントを使ってシステムにログインし、試験や模擬練習を行うことができます。AIは即時に答案を照合し成績評価と個別の最適化提案を提供することで、専門能力と臨床感度を効果的に向上させます。臨床試験やユーザーインタビューの結果、システム満足度は10点満点中8点であり、すでに台湾の3つの病院に導入されています。また、アメリカのスタンフォード大学医学部との協力も進行中で、今後、グローバルな医療教育のデジタル化をさらに推進し、より広範な医療トレーニング分野に拡大することを期待しています。

将来的には、この技術は歯科および医学教育訓練の強化だけでなく、顧客サービス、ニーズ探索、ビジネスコミュニケーションなど、さまざまな業界の専門的な口頭訓練にも応用可能です。これにより、業界に対して効率的かつスマートな学習や訓練ソリューションを提供し、デジタル教育とAI技術の融合をさらに進めていくことが期待されます。