AIなしに、長安なし
QwenWork ニュース
最近、長安汽車は開発、製造、サプライチェーン、販売およびサービスなど複数の業務シーンにおいて、正式に「通義オフィス」を導入しました。
中国自動車業界の三大国営企業の一つである長安汽車は、積極的にAI技術のトレンドに追随し、「AIなしに、長安なし」というスローガンを掲げています。これまでに、業界をリードする「天枢ナビゲート」「天枢キャビン」などの製品を成功裏に発表しています。今年に入り、さらにAIによる革新の波を組織の奥深くへと広げ、すべての業務領域をカバーしています。
長安汽車会社総裁補佐兼変革・効率部部長の梁光忠氏は次のように述べています。「長安汽車では、『通義オフィス』のようなエージェント(知的体)は個人の生産性向上のためのツールにとどまらず、企業がAIネイティブな組織を構築する上での鍵となります。AIの能力を業務プロセスの中核に組み込むことで、組織全体の運営モデルに変化をもたらし、AIを企業にとって不可欠なインフラへと昇華させることができるのです。」
このため、長安汽車では全社員がAIエージェントを利用することを義務づけており、「通義オフィス」は現場の従業員の日常業務に深く統合され、「研究・生産・供給・販売・サービス」などの分野で多数のイノベーション事例を生み出しています。
研究開発分野では、電気システム統合テストエンジニアの毛海運氏が「通義オフィス」を活用して、ワイヤーハーネス選定計算ツールとライト効果シミュレーターという2つの業務アプリケーションを開発しました。特にワイヤーハーネス選定には、単一車種あたり数百〜数千ものハーネスパラメータ計算が伴い、かつては熟練エンジニアが手作業で約2日かけて行っていた作業ですが、現在はパラメータ表を入力すれば5分以内に出力結果が得られます。また、ライト効果シミュレーターは3Dカー模型上で直接照明効果をレンダリングでき、従来の「口頭説明」や「開発プロセスを通じた実車デモ制作」の手法を置き換えることで、提案内容の合意形成にかかる時間を数週間から一回の会議内に短縮しています。
生産製造分野では、13年の経験を持つ品質体系管理エンジニアの郭子雅氏が、これまで一度もコードを書いたことがなかったものの、今年からAIに取り組み始めました。彼女は「通義オフィス」を使って「スキャンコード→中国語変換ツール」を開発し、生産ラインのスキャナーが漢字を認識できないという課題を解決しました。このツールはすでに河北長安の複数の生産拠点で広く展開されています。また、社内スタッフが開発した「車両付属書類チェックマイクロアプリ」は、合格証、COC証明書、環境リストなど車両付属書類の数十項目のパラメータ比較に対応しています。従来、1台あたりの人工作成確認に10分以上かかっていましたが、現在は写真を撮影してアップロードするだけで、プログラムが自動的にパラメータを抽出・公告データと照合し差異をハイライト表示するため、1台あたりの確認時間は1〜2分に短縮されました。
調達センターのグローバル調達プラットフォームにて、上級プロジェクトマネージャーを務める龔玄氏はさらに一歩進み、「通義オフィス」を日常のデータ分析、プロジェクト棚卸し、資料作成のコアツールとして活用しており、現在は企業データベースに基づいて自動コスト分析機能の構築を進めています。
サプライチェーン分野では、55歳の物流部包装管理者張永澤氏が独学で「通義オフィス」を習得し、全国数百のサプライヤーと、単一プロジェクト内の数千点の部品に関わる包装承認プロセスを7〜8の自動化スクリプトに分解しました。これにより、データの自動抽出、進捗集計、遅延警告が可能になり、業務負荷が9割以上軽減されました。
販売およびサービス分野では、単一の調査プロジェクトで約2万〜3万件のユーザー回答を処理する必要があります。従来、これらの非構造化なユーザー生の声を分類・分析するには数日間の人的労力が必要でしたが、現在は「通義オフィス」を活用することで感情分析と意見クラスタリングを自動で行え、分析期間を半日以内に短縮しています。これにより、製品設計に向けたデータ駆動型のユーザーインサイト支援が可能となっています。
アリババクラウドインテリジェントグループ副総裁兼AI自動車業界ゼネラルマネージャーの李強氏は次のように述べています。「将来の業界競争は『単車のスマート化』から『企業全体のスマート化』へと進展します。自動車メーカーの差を決めるのは、どの企業が特定のモデルに先んじて接続できるかではなく、AIを企業の持続的進化の原動力に変えることができるかです。モデルはいずれ普及し、個別の応用も容易にコピー可能です。しかし、AIを活用して『研究・生産・供給・販売・サービス』の全価値連鎖を貫通させる能力こそが、真に模倣困難な差別化要因となります。『通義オフィス』が長安に導入された意義はまさにここにあります。」
長安汽車とアリババの協力関係は長く、すでに顕著な成果を挙げています。長安「天枢ナビゲート」のスマート運転支援システムは、平頭哥(ピントウコー)が独自開発したAIチップを用いたモデル訓練を採用しており、「天枢キャビン」もすでに通義大規模モデルに接続されています。今後も長安汽車とアリババはAI分野での協力をさらに深化させ、自動車業界のスマート化の模範を共に作り上げていきます。
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Using DingTalk: Before & After
Before
- × Team Chaos: Team members are all busy with their own tasks, standards are inconsistent, and the more communication there is, the more chaotic things become, leading to decreased motivation.
- × Info Silos: Important information is scattered across WhatsApp/group chats, emails, Excel spreadsheets, and numerous apps, often resulting in lost, missed, or misdirected messages.
- × Manual Workflow: Tasks are still handled manually: approvals, scheduling, repair requests, store visits, and reports are all slow, hindering frontline responsiveness.
- × Admin Burden: Clocking in, leave requests, overtime, and payroll are handled in different systems or calculated using spreadsheets, leading to time-consuming statistics and errors.
After
- ✓ Unified Platform: By using a unified platform to bring people and tasks together, communication flows smoothly, collaboration improves, and turnover rates are more easily reduced.
- ✓ Official Channel: Information has an "official channel": whoever is entitled to see it can see it, it can be tracked and reviewed, and there's no fear of messages being skipped.
- ✓ Digital Agility: Processes run online: approvals are faster, tasks are clearer, and store/on-site feedback is more timely, directly improving overall efficiency.
- ✓ Automated HR: Clocking in, leave requests, and overtime are automatically summarized, and attendance reports can be exported with one click for easy payroll calculation.
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