Georgia-Pacific が AWS で生成 AI を使用してオペレーターの効率を最適化

ほぼ 1 世紀にわたり、Georgia-Pacific は、紙製品、包装材、木材の大手製造会社として活躍してきました。大規模な製造事業を営んでいる同社は、定期的なメンテナンス、製造ラインの最適化、機器のダウンタイムの最小化によって競争力を維持しています。しかし、これらの重要な機能を適切に実行するために必要な知識は、物理的なドキュメント、デジタルファイル、経験豊富な従業員の頭の中に散在していました。

Georgia-Pacific は、情報の一元的なソースを作成するために、Amazon Web Services (AWS) と生成 AI の力を利用して、オペレーターの質問に応答するチャットボットを作成しました。Georgia Pacific の社内では、このチャットボットを ChatGP と呼んでいます。この膨大でアクセスが容易な企業知識のリポジトリにより、Georgia-Pacific のすべての従業員は、プロセスに合わせて正確にカスタマイズされた複雑なクエリに対する回答を迅速に得ることができます。

Georgia-Pacific は、企業が AWS で望ましいビジネス成果を実現するのをサポートするグローバルなエキスパートチームである AWS プロフェッショナルサービスと連携しました。チームは協力して、機械オペレーターとメンテナンス技術者のニーズに最適なソリューションを設計およびデプロイしました。この取り組みの結果、生成 AI テクノロジーを使用したチャットボットである ChatGP が誕生しました。

Georgia-Pacific は、Amazon Bedrock を通じて、Anthropic の大規模言語モデルである Claude を採用し、チャットボットが高い精度をもって、かつ、コンテキストを踏まえて、ユーザーのクエリを理解して応答できるようにしました。同社はまた、ストリーミングデータをコスト効率よく大規模に処理および分析するフルマネージドサービスである Amazon Kinesis も利用しています。生成 AI と IoT データを組み合わせることで、ChatGP は機械オペレーターのクエリに対して、より正確でコンテキストを踏まえた応答を提供できます。例えば、オペレーターが特定のマシンの問題について質問すると、ChatGP は関連する IoT データを参照して、マシンの現在の状態、最近のパフォーマンスの傾向、問題の潜在的な原因に関するインサイトを提供し、これにより 1 つの応答でテキストと数字を組み合わせることができます。

機械オペレーターは、Georgia-Pacific ネットワーク上の任意のコンピュータまたはタブレットからアクセスできるユーザーフレンドリーなウェブアプリケーションを通じて ChatGP とインタラクションします。チャットボットは、デジタルドキュメント、メンテナンスレコード、IoT センサーデータなど、さまざまなソースからの情報を統合する、一元化されたナレッジハブとして機能します。問題が発生した際、オペレーターは ChatGP にサポートを依頼し、マシンの入力や調整に関するステップバイステップのガイダンスを受けることができます。ChatGP は各施設のニーズに適応し、その場所で使用されている機器やプロセスに合わせて情報をカスタマイズします。

Georgia-Pacific は、経験豊富な従業員の知識を収集することを優先しました。「当社には 50 年前から存在する機器があり、これらの機械の多くには、操作手順に関する適切なドキュメントがありません。その知識は、経験豊富な従業員の頭の中にあるのです」と Shah 氏は述べています。「当社は、複数の特定分野のエキスパートや退職する従業員との会話を記録し、大規模言語モデルでその会話を要約できる機能を構築しました。出力として、まるでメーカーが作成したかのようなドキュメントが得られました。また、関連する知識は、大規模言語モデルを参照するすべてのアプリケーションで即座に利用できるようになります」。

ChatGP の実装により、Georgia-Pacific は大きな恩恵を享受しました。同社は、ほぼリアルタイムで調整を行うために必要なデータをオペレーターに提供することで、機械の生産性を高めました。これにより、品質の低下が軽減されるとともに、機械のダウンタイムが最小限に抑えられ、生産性が高まりました。「生成 AI を使用してさまざまなソースから情報を収集し、迅速かつ簡単に回答を得られるようになったことは、当社にとって画期的なことでした」と Georgia-Pacific の Senior Manager of Digital Transformation である Ryan Holbird 氏は述べています。「新人オペレーターとベテランオペレーターの両方が適切な回答を迅速に見つけられるよう、いつでもサポートしてくれるデジタルエキスパートがいるようなものです」

Georgia-Pacific は、生成 AI の力を活用して、大規模な製造における知識管理と問題解決の新しい基準を確立しました。「まだ始まったばかりですが、生成 AI テクノロジーの利用を通じて、施設全体で年間数百万 USD のコスト削減が可能になると見積もっています」と Shah 氏は述べています。

今後、Georgia-Pacific は、2024 年末までに ChatGP をさらに多くの施設に拡大する予定です。

「当社のチームが団結してこの問題を解決するのを見るのは感動的でした」と Shah 氏は述べています。「短期間でビジネスに著しい影響がもたらされました。これは主に、Georgia-Pacific、Koch、AWS の優秀なチームによるものです。このチームが作成した製品は、メンバーの自己実現とオペレーターの業務改善へのコミットメントから生まれたものです。このテクノロジーが当社で今後どうなっていくのか楽しみです」