日本麒麟集团自较早阶段便积极推动AI技术的应用。通过全集团统一的生成式AI平台“Buddy AI”以及微软Copilot的引入，集团内生成式AI的使用率已达到70%至80%的高水平。
麒麟控股数字ICT战略部主査永泽拓也介绍了为何麒麟集团能如此迅速推进AI应用，以及对未来的展望。
AI应用的核心目标：创造价值而非单纯降本
永泽表示，自2020年起，麒麟集团组建了专门团队，专注于机器学习等AI领域。随着生成式AI的兴起，集团于2023年推出了基于Azure OpenAI的内部生成式AI环境“麒麟GPT”，实现了较早的启动。
AI的引入并非仅为提升效率或降低成本，而是希望通过让员工将操作性工作交由AI处理，释放更多时间用于价值创造。此举不仅包括内部员工，也涵盖合作伙伴，旨在推动业务向更具创造性的方向转型。
这一策略已带来明显成效，例如加快了产品开发速度，提升了产品品质，甚至催生了新产品。集团内部生成式AI的使用率远超同行，且通过KPI衡量，2024年目标为提升60%的生产力，目前已实现15%，部分部门甚至超过20%。
在公共关系部门，AI被广泛用于完善提案内容、信息检索及校对，显著提升了工作效率和准确性。财务部门则借助OCR和生成式AI减少了手动格式定义的工作量，实现了流程自动化。
目前，麒麟集团正致力于将生成式AI工具整合进日常业务流程，实现基于触发条件的自动执行，推动业务自动化。
员工培训与多样化AI工具的应用
永泽强调，员工培训是AI应用成功的关键。自2020年起，集团开展了“DX道场”项目，培养业务架构师和数据科学家。生成式AI培训从基础的提示词制作开始，逐步提升到数据输入和工具操作的高级培训。
集团已采购约8000个微软Copilot许可证，同时积极利用AI Builder和Copilot Studio等工具。除微软外，部门还测试并评估Anthropic、OpenAI、Google等多家AI解决方案，以确保安全性和性能优势。
在集团办公软件中，Copilot与Google的Work Intelligence正在并行评估，以确定最佳方案。面对多样化的业务系统，AI的自主运用成为提升生产力的关键，预计生产力提升上限约为20%。
永泽坦言，员工在同时使用多款生成式AI时也会遇到“人类极限”，因此未来重点是构建AI自主判断和执行的环境。
目前，IT部门主要使用Claude进行AI代理应用开发，尝试实现无需查看代码即可部署的CI/CD流水线。ChatGPT则主要在研发部门用于专业领域，集团战略性签约并逐步扩大许可。
尽管引入了Copilot，Buddy AI仍作为基础和安全网继续提供给无法使用Copilot的用户。
未来，Buddy AI可能从聊天型工具转变为更具监督功能的AI，集团也在考虑是否继续扩展Buddy AI或转向其他工具。随着MCP和A2A协议的普及，AI与各类业务系统的无缝连接将成为趋势。
代理式AI的应用与“以人易骗”为前提的安全机制
永泽表示，集团积极推动将代理式AI作为员工使用，尤其适用于办公室工作，如财务、销售、市场营销和生产管理等管理领域。间接业务的自动化将先行，随后逐步向价值链侧扩展。
针对日益严峻的安全挑战，麒麟集团正从传统边界防御转向零信任架构，强化AI前提下的安全策略。安全措施不仅针对人类，还需涵盖AI通信和多层安全防护。
安全团队也在AI化，采用主动监控和预警机制，提前应对潜在风险。永泽指出，传统依赖员工教育和治理的安全模式面临挑战，未来必须假设“人类会被欺骗”，构建相应的安全体系。
制造与研发领域的物理AI应用及“人类独有价值”的探索
作为制造企业，麒麟集团积极探索AI在生产线的应用。例如，利用四足机器人替代人工巡检，推动机器人臂控制等机器人技术的应用。
在研究所和质量管理部门，AI被用于设备维护和操作，提升研究效率。集团还开发了机器人自动注酒系统，针对不同容器形状和注酒量进行精准控制，致力于实现如“三次注酒”等传统工艺的自动化，确保啤酒品质。
机器人技术被视为实现生产力KPI的关键因素之一。
此外，集团基于生物技术，致力于开发未来业务所需的新型原料，尤其是需要灵活操作的湿实验设备，AI在此领域展现出巨大潜力。
在啤酒原料方面，麦芽和啤酒花均来自农场。集团计划与农户合作，优化整个供应链，实现价值最大化，尽管这属于前沿领域，仍需逐步推进。
在啤酒开发中，麒麟还开发了“FJWLA（Flavor Judgment for Whole Liking Analysis）”嗜好AI，通过整合历史数据和元信息，构建模型以提升产品价值。
对于传统的调配师角色，永泽认为AI将提供辅助和建议，但最终的味道决策仍需由人类完成，以保持品牌特色和产品个性。AI更多是辅助工具，而非替代者。
永泽最后表示，尽管AI技术日益成熟，人类的判断和创造力依然不可替代。
