スキルアップNeXtが日本郵船にAI分析エージェントを短期間で構築

スキルアップNeXtが実現した自動車事故報告書分析エージェントのMVP

昨今、多くの業界でデジタルトランスフォーメーション（DX）が進行していますが、株式会社スキルアップNeXt（以下、スキルアップNeXt）が日本郵船株式会社（以下、日本郵船）において行った取り組みは、その一例として注目に値します。スキルアップNeXtは、Microsoft Copilot Studioを活用し、わずか2ヶ月で自動車事故報告書を分析するためのAIエージェントを開発しました。本記事では、その背景、具体的な支援内容、成果について詳細にご紹介いたします。

背景と課題

日本郵船の自動車事業統轄グループには、約1,000件の過去の自動車事故報告書がSharePoint Listに蓄積されていました。しかし、このデータの有効活用にはいくつかの障害が存在しました。

データの属人化と活用の難しさ

過去の事故データは、検索性や操作性の問題から十分に集計や分析に利用されていませんでした。また、全てのファイルを手作業で確認する必要があったため、ミスが発生しやすく、知識が特定の人に依存する「属人化」のリスクもありました。

社内開発の壁

さらに、自社でCopilot Studioを使用したテストを行っていたものの、標準機能のままでは必要な精度を達成することができませんでした。このため、スキルアップNeXtがその支援を行うことになったのです。

2ヶ月でのMVP開発

スキルアップNeXtは、日本郵船が自走体制を確立するために、以下の支援内容を約2ヶ月にわたり行いました。

適切なアーキテクチャの選定

Copilot Studio、Power Automate、AI Builder、Office Scriptsを組み合わせたアプローチを採用しました。これにより、データのフォーマットのばらつきや添付ファイルが読めない制約を解消し、Pythonを用いてデータ前処理を実施しました。非構造化データを効果的に統合する手法を構築しました。