データから意思決定まで、その距離を縮める。
桃園は台湾有数の工業都市です。国のデータ、地方の報告書、コンサルタントのレポートが各部署や異なるシステムに散らばり、政策提言へとすぐにつなげられませんでした。私たちは情報を自動で生み出す仕組みを構築し、意思決定者が手にするものを、古い静的な報告書から、正確でリアルタイムに使える動的なマップへと変えました。
- 園区企業の増産・採用のニュースが増加
- 電力・用水の申請が増加、供給面に注意
- 質問案：地元サプライチェーンとの連携ニーズ
- 委託機関
- 桃園市政府経済発展局
- 期間
- 2024年〜
- データソース
- 約80〜100件、定期更新
- 技術
- Microsoft Fabric、RAG、AI Agent
データはある。でも判断に使えていない。
国のデータ、地方の報告書、コンサルタントのレポートは、各部署や異なるシステムに分散していました。産業分析を1本まとめるにも手作業で何日もかかり、幹部の手元に届く頃には古くなっていることもありました。
会談用資料を準備する職員も、数百ページのPDFを1ページずつめくって探す必要がありました。このプロジェクトの核心は、データから意思決定までの距離を縮めることです。
多様なデータを、一つのガバナンス層へ自動で集約
エンタープライズ向けデータ管理基盤のMicrosoft Fabricを導入し、データレイクでSQL、API、手動アップロードなど形式の異なるデータを一つのガバナンス層に統合。データのサイロ化を解消しました。
- 自社開発のクローラーで市の各局のオープンデータ、ニュース、産業トレンドを収集し、手作業の集計を置き換え
- 野村総合研究所（NRI）などコンサルタントの産業トレンドレポートを構造化
- 約80〜100のデータソースを連携し、定期的に更新
そのまま質問でき、回答には必ず出典
プラットフォームには対話型のAI Agentを搭載。データ基盤に集約された構造化データをもとに、ダッシュボードで使うすべての統計をカバーします。質問するだけで、産業トレンドや統計の読み解きが得られます。
- RAGのナレッジベースを土台に、すべての回答をデータの出典までたどれる
- モデルが事実にない内容を作り出すのを防ぐ
- 信頼できる分析パートナーに
直近1年の新設は 12社（イメージ）。毎四半期に新設があり、下半期に集中。主に工業区の周辺に分布しています。
数分で、会談用資料の草案
職員はもう数百ページのPDFをめくる必要はありません。AI Agentと対話すると、最新の産業データを即座に検索し、トレンドと背景を自動で要約。データに裏付けられた草案を数分で作成します。
- 最新データを即座に検索
- トレンドと背景を自動で要約
- 草案には出典付き。職員が手を入れて仕上げる
直近四半期、市内の半導体サプライチェーンは増産と設備投資が中心。企業は電力・用水・人材の供給に関心を寄せています。
- 半導体関連の工場登録数が前年同期比で増加[1]
- 産業ニュースで「増産」「設備投資」に関する報道の割合が上昇[2]
- コンサルレポートが先端パッケージング需要による地元サプライチェーンの連携機会を指摘[3]
用地のマッチング、電力・用水の調整、人材育成に関する市の既存施策を説明し、地元サプライチェーンとの連携ニーズを企業に確認する。
議会答弁も現地視察も、スマホで確認
産業コンサルタントと協力してインタラクティブなグラフを設計し、リアルタイムの絞り込みとドリルダウンに対応。レスポンシブなレイアウトで、幹部は議会答弁や現地視察の場でも、タブレットやスマートフォンから産業情報をすべて確認できます。
- リアルタイムの絞り込みとドリルダウン
- タブレットでもスマホでも読みやすい
- 手作業で何日もかかった分析が、ダッシュボードですぐ分かる
何日もかかった分析が、今はダッシュボードに。
| 観点 | 成果 |
|---|---|
| データ基盤 | 約80〜100のデータソースを連携し、定期更新される産業動向データベースを構築。産業政策のデータ基盤に |
| 分析の効率 | 手作業で何日もかかっていた産業分析が、可視化ダッシュボードですぐに把握できるように |
| 業務負担の軽減 | 会談用資料の草案づくりが、数百ページのPDF読みから、AIとの数分の対話に |
| モバイルで確認 | タブレットやスマートフォンで、いつでも産業情報を確認 |
AI によるデジタル変革を、今すぐ始めましょう。
