株式会社JINGS、株式会社日本経営へ生成AI/LLMを活用したシステム開発部門における業務効率化導入支援プロジェクトを開始

編集部
2024年11月5日

AIニュースの要約

株式会社JINGSが株式会社日本経営と提携し、生成AIを用いたシステム開発の業務効率化プロジェクトを開始した。
目的は、品質向上とプロセス自動化によるコスト削減、および信頼性強化である。
医療特有のテストデータ生成を自動化し、従来の業務を数日以内に完了させることを目指す。
この取り組みにより、医療機関向けのシステム開発の信頼性とパフォーマンスが向上することが期待されている。
JINGSは日本経営との協力を通じて、生成AIのさらなる技術革新を追求し、企業全体の生産性向上に寄与する方針である。

AIニュースの背景（推測）

システム開発の効率化と品質保証が重要視される中、特に医療業界では、データの複雑性と高い専門知識が求められることから、従来の手作業だけでは品質を保つことが難しくなっている。AI技術の進化により、この問題に対処するための新たなスタンダードが必要とされている。日本の企業が製品やサービスの品質向上を図るためには、生成AI技術の導入が不可欠となる。さらに、デジタル変革の進行により、業務プロセス全体を見直し、効率化する必要が高まっていることが、このプロジェクトの背景として考えられる。

AIニュースの内容（詳細）

株式会社JINGSは、2024年11月5日付けで株式会社日本経営との協業による生成AIを活用した業務効率化プロジェクトを発表した。このプロジェクトでは、特に医療業界に特化したシステム開発での実績を持つ日本経営と連携し、AI技術を用いてシステム開発部門の品質管理やプロセス自動化を図るというものである。

プロジェクトの具体的な内容としては、従来人的リソースに頼っていた専門的なテストデータ生成を自動化する点が挙げられます。これにより、開発コストが削減され、開発プロセスの信頼性と安定性が向上することが期待される。生成AIを活用することで、医療分野特有の複雑なデータを扱うことができ、開発初期段階から高品質なシステムを提供できる。

さらに、このプロジェクトでは、数週間から数ヶ月かかる医療用システムの検証作業を数日以内で完了させることが可能になる。このように、業務プロセスの効率化と自動化を進めることで、エンジニアは高度な技術領域やデータ保護の強化に集中できるようになり、全体的な生産性向上が見込まれる。

ビジネスで活用する方法・可能性

このプロジェクトから得られる教訓や技術は、医療業界に限定されず、他の多くの業界でも応用することが可能である。具体的には、次のような方法でビジネスに活用できる。

第一に、業務プロセスの自動化と効率化は、生成AIによるデータ分析やレポート生成を通じて実現できる。これは、マーケティング、製造、物流などさまざまな業種で役立つ。

第二に、他の業界でもテストデータ生成の自動化が可能であるため、例えば金融業界や製造業における品質保証プロセスにも同様のアプローチを適用できる。製品の設計や金融商品開発においても、早期に不具合を見つけ出すためのシステムが構築できる。

第三に、企業がデジタル変革を進める中で、生成AIを活用したプロジェクト推進が企業の競争力を強化する一助となる。多くの企業が生成AIを取り入れることで、イノベーションのスピードが加速し、製品開発やサービス展開においても大きなアドバンテージを得ることが期待される。

最後に、従業員の生産性向上を図るために、生成AIを活用したツールの導入を進めることができる。これにより、反復的な業務から解放され、クリエイティブな業務や戦略的な思考に集中できる環境を整えることが可能になり、会社全体のパフォーマンスが向上する。

以上のように、今回のプロジェクトは医療業界だけでなく、広範なビジネスシーンにおいても生成AIの導入による効率化や生産性向上の可能性を示唆しており、今後の展開が注目される。

株式会社JINGS、株式会社日本経営へ生成AI/LLMを活用したシステム開発部門における業務効率化導入支援プロジェクトを開始生成AI技術を活用し、システム開発部門における品質の向上と効率化を目指す取り組みがスタートしました。JINGS2024年11月5日 09時10分105
株式会社JINGS（本社：東京都文京区）は、株式会社日本経営（本社：大阪府大阪市）と生成AIを活用したシステム開発部門における業務効率化プロジェクトを開始しました。本支援は、最新技術を用いたプロセス自動化や品質管理の強化を図り、システムの信頼性とパフォーマンスのさらなる向上を目指します。

左から株式会社日本経営経営システムLibra 事業責任者有馬一快、株式会社JINGS 代表三上春香（敬称略）

1.プロジェクト背景
デジタル変革が急速に進む現代において、システムの品質維持と効率的な運用の重要性が一層増しています。特にAI技術の進化により、従来の手作業では非効率だったバグ検出やパフォーマンス最適化が、生成AI技術によって迅速かつ的確に対応可能となっています。本プロジェクトでは、LLM（大規模言語モデル）を活用した、テストデータの自動生成を通じて、システム開発の検証プロセスを大幅に効率化します。2.期待される効果
①開発コストの削減
医療特有の高い専門性を有するテストデータ生成を自動化することで、従来は専門知識を持つ人的リソースが必要だった品質管理プロセスを大幅に効率化します。結果として、開発コストの最適化が実現し、プロジェクト全体の予算が抑えられます。

②信頼性・安定性の向上
生成AIを活用したテストデータの自動生成を導入することで、医療ドメイン特有のバグや不具合を早期に検出することが可能になります。医療データは複雑かつ高い専門知識を要するため、人間のリソースのみでは難しい網羅的なテスト

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出典　PR TIMES