事例の概要
| 企業 | 伊利集团（Yili） |
|---|---|
| 地域 | 中国 |
| 業種 | 食品 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | 生成AI・ナレッジ |
| 使われた技術 | 阿里云の大規模言語モデル「通义千问（Qwen）」を基盤にしたBIエージェント（自然言語によるデータ照会） |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
乳製品は賞味期限が短く、原乳の調達から生産・物流・販売までのデータを素早く見て判断する必要があります。伊利の事例は、このデータを担当者がすぐに引き出せるかどうかを課題としたものです。
伊利は、阿里云の大規模言語モデル「通义千问」を基盤にBIエージェントを構築しました。担当者が自然言語で質問すると、エージェントがデータを照会して結果を返す仕組みです。
経済日報／新华网の記事によれば、以前は約2週間かかったサプライチェーンのデータ照会が即時に返るようになり、サプライチェーン業務の約70%をカバーしています。約2週間という以前の所要時間の内訳（集計作業か、依頼から回答までの待ち時間か）は記事からは確認できません。
回答の正確さをどう検証しているか、どのデータまで照会できるかは記事からは確認できません。自然言語の質問をデータベースの照会に変換する仕組みでは、指標の定義やマスタの整理が回答の正しさを左右します。
この事例から読み取れること
- BIエージェントの効果は、集計の依頼待ちという待ち時間の解消が中心で、モデルの性能より業務の流れの変化が大きいと当サイトは考えます
- 自然言語の照会を正しく答えさせるには、指標の定義とマスタの整理が先に必要になる
- 「業務の約70%をカバー」は照会の対象範囲を示す数字で、回答の正確さを示すものではない
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
