半導体業界ではベテラン人材の退職や生産労働人口の減少が進んでおり、持続可能かつ高い生産性に基づく業務運営体制の構築が急務となっています。一方で、技術文書などの非開示データは外部流出防止の観点から扱いに注意を要します。
KPMGは、自社環境にて非開示データを用いた業務特性に合わせたナレッジ整理（データ前処理）、および企業特化型AIの導入により、世代交代を経ても高い生産性を支える仕組みづくりを支援します。
半導体業界における課題
半導体業界では、設計・生産技術・品質管理などにかかわる情報が高度に専門的であり、その多くが非開示データとして社内に蓄積されています。一方、設計・生産・アフターサービス等の現場を支えてきたベテラン人材の退職などにより、技能・ノウハウを次世代へ継承しながら少人数で安定的に業務運営できる体制づくりが課題となっています。課題解決に向けては生成AI活用が効果的ですが、一般的な生成AIサービスは外部環境でのデータ処理を前提とするため、非開示データの扱いに伴う情報漏洩リスクが障壁となり、導入が進まないケースが多く見られます。
KPMGの支援
KPMGは、半導体業界の業務に即した実現可能で投資効果の高い生成AI活用計画の策定、計画に基づいた企業特化型AI構築を支援します。
- 非開示データを活用した生産性向上・省力化に向けたユースケースの立案
- 期待効果の策定
- 要件整理
- 企業特化型AIが使用する企業データの選定、整理（ナレッジ整理・データ構造化）
- 安全性、業務適合性、効率性を兼ね備えた企業特化型AI構築
支援の特徴
（1）非開示データを外部に出さない安全アーキテクチャ
クライアント環境（オンプレミス／閉域クラウド等）内で生成AIをチューニングし、セキュア環境完結で情報漏洩リスクを最小化します。
（2）半導体業界の業務に最適化された高精度AI
技術文書・作業指示書・設計資料など独自文脈を理解し、実務現場で使えるレベルの回答品質を向上します。
（3）少人数オペレーションに適したAIアシスト環境
属人化業務の標準化・作業負荷の軽減・技能継承の効率化を同時に実現します。
（4）ゼロから構築するより短期間・低工数
既存モデルをベースにチューニングすることで効率的に“企業特化型AI”を構築します。
導入が期待される業務領域（半導体企業向けユースケース）
（1）アフターサービスにおける技術継承支援
技術文書・作業指示書を学習した企業特化型AIが故障・メンテナンス時の必要情報を迅速に抽出・整理することで、ベテラン人材退職後の技能継承を支援し、サービス提供における業務の滞りを防ぎます。
（2）老朽化・枯渇部品の代替提案
古い部品の代替候補をAIが提案、迅速な部品手配を支援します。代替がない場合は、設計変更といった次のアクションを示唆します。
（3）ソフトウェア開発における仕様書作成の効率化
過去の仕様書を基に企業特化型AIが下書きを自動生成し、社内標準に沿った品質を確保することで、担当者は内容検討に集中でき、短時間で高品質な仕様書が作成可能です。
（4）過去ソースコードを活かした高品質コード生成
動作検証済みコードを学習した特化型AIが自社流儀に合ったコードを生成することにより、開発生産性の向上とレビュー工数削減に貢献します。
導入プロセス
ユースケースの立案から本番展開まで、KPMGの豊富な知見と経験を基に企業特化型AIの導入を支援します。
導入効果
- 少人数でも対応ができる効率的なオペレーション体制の構築
- 技能継承の加速と属人化業務の標準化
- 情報漏洩リスクを最小化した安全な生成AI活用
- 業務スピード・品質の向上
