2024-06-08

LINEヤフー、生成AIで生産性革新

この記事のポイント

この記事は、LINEヤフーにおける生成AI「LY-ChatAI」の導入事例について紹介しています。
AIアシスタント「LY-ChatAI」を用いることで文書作成や文案修正などの業務効率が向上しています。
導入により、エンジニアのコーディング時間が削減されるなどして平均7％の生産性が向上していると報じられています。

監修者プロフィール

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

LINEヤフーが、業務の生産性向上と新サービス創出を目的に、生成AIを導入した事例を紹介します。従来、LINEとヤフーは独自でAIアシスタントを利用していましたが、合併を契機に一層のAI活用を図り、さらに「LY-ChatAI」という新たなAIアシスタントを開発。これにより、テンプレート作成、文案の修正、調査、文章の分類などの業務効率が飛躍的に向上したのです。この導入事例からは、AIによる生産性の革新や年間約1100億円の売上増が見込めることが明らかになりました。また、すでに平均7％の生産性向上と、エンジニア向けの「GitHub Copilot」の導入によるコーディング時間の削減も実現しています。この記事では、そうしたLINEヤフーがAIを活用して実現した具体的な成果に焦点を当て、今後の可能性を探ります。

ITシステム開発分野に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。ITシステム開発の分野では、自社サービスに生成AIを活用する事例、自社効率性の向上の事例が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。

ITシステム開発業界でのAI導入事例を評価する際のチェックポイント

課題の特定と解決策の関連性：
事例が取り組んだ具体的な開発課題（例：開発時間の長さ、バグの多さ、効率的なコードレビューの欠如）を理解します。これらの課題が自社の開発プロセスにどのように関連しているかを評価し、使用された解決策が自社の課題に適用可能かどうかを検討します。
データとインフラの要件：
事例の成功がどのようなデータに依存していたか、そのデータが自社で容易に入手可能かどうかを検討します。必要な技術インフラ（開発ツール、データ収集ツール、分析プラットフォーム、クラウドサービス等）が自社に既にあるか、導入が現実的かを評価します。
持続可能性とスケーラビリティ：
導入技術のメンテナンスやアップグレードの必要性、コストを考慮し、技術が将来的に自社の他の開発プロジェクトや拡大計画に適応可能かどうかを考えます。
法規制とコンプライアンス：
技術やデータの使用がプライバシー法規や知的財産権の規制に適合しているかを確認します。データプライバシー、セキュリティの観点から、導入前に考慮すべき法的リスクを評価します。
実装力：
導入に要した時間、コスト、リソースを評価し、自社での実装が現実的かどうかを判断します。必要な技術的知識やスキルが社内に存在するか、または容易に習得可能かを考慮します。
技術の適用範囲と成果：
使用されたAI技術の種類（例：自動化テスト、機械学習を用いたバグ予測、自然言語処理を活用したドキュメント生成）とその適用プロセスを把握します。技術がどのようにして開発効率を向上させたか、品質をどのように高めたか、またはコストをどのように削減したかの具体的な成果を確認し、それが自社の目標と合致するかを検討します。