製造業のサステナビリティ推進を支えるAI調査支援の実態事例

背景・課題

製造業ではサステナビリティや環境関連規制への対応が不可欠となる一方、国内外の法規制・同業他社事例・新技術トレンドの収集と整理に大きな工数が発生していた。特に各国法規文書や公的機関レポートの情報源が多様化し、従来の人力による情報収集ではタイムリーな社内共有が課題となっていた。

AI活用ソリューション

自然言語処理（NLP）技術を搭載したAIリサーチ支援ツールを導入し、公開レポートや法規文書から「自社影響のある情報」を検索・抽出し、分類・要約まで自動化。まずは環境規制関係に特化して運用を開始。人が行う二次チェックとのセット運用を行うことで、AI抽出内容の妥当性・抜け漏れ点検も維持。リスクや新規対応が必要なテーマを“見逃さない”体制を構築した。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

人的コスト削減と同時に情報の収集範囲・鮮度が向上。AI推論のチェックも加えつつ、環境法規対応や他社ベンチマーク分析の抜け漏れが目立って減少。大手グループ全体のサステナビリティ経営判断のスピード化・高精度化に貢献。初期投資は1年半で回収見込み。

実事例

日立製作所では環境分野の法規制・トレンド把握効率化を目的に、NLP技術搭載リサーチAIを導入、情報整理と現場判断スピード向上の両立を実現している。

https://www.hitachi.co.jp/products/it/oss/ai/usecase/sustainability.html

さらなる展開

今後は他部門（調達・品質保証など）への展開検証も実施予定。全社横断でのサステナビリティ戦略立案や、各国現地法人の法規制順守活動における情報収集基盤としての活用が期待される。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 現状の調査業務工数、収集情報の種類・品質の実態把握を行い課題を洗い出す。
2. PoC計画・要件定義 - 外部ツールを小規模環境で検証し、期待通りの効果・精度が得られるか評価。
3. 業務適用・運用設計 - AIツールと人手の役割分担を設計し、品質担保のためのダブルチェック体制を構築。
4. 全社展開と効果測定 - 部門横断での本格展開を実施。半年ごとに効果・精度を測定し、導入範囲や追加改善も検討。