成果
90%
ChatGPT Enterprise 使用案例中，有可量化成果的比例
成果
100%
每週活躍使用率
成果
87%
時間縮減中來自自動化的比例
成果
10x
處理量提升幅度
Dai Nippon Printing Co., Ltd. 成立於 1876 年，是全球最大的印刷公司之一，在全球擁有超過 37,000 名員工。DNP 的業務涵蓋智慧通訊、生活與醫療保健及電子領域，品牌理念為「建立未來標準」，同時致力於連結人與社會，推動永續發展。
秉持這項承諾，DNP 長期積極採用新興科技。2023 年 4 月，公司決定在全組織導入人工智慧。到了 5 月，DNP 已建立可供全公司使用的安全環境。2025 年 2 月，公司在十個核心部門導入 ChatGPT Enterprise。短短三個月內，成果包括：
- 90% 的 ChatGPT Enterprise 使用案例取得可量化成果
- 每週活躍使用率達 100%
- 時間縮減中有 87% 來自自動化
- 知識再利用率達 70%（自訂 GPT）
- 處理量提升 10 倍
透過策略部署加速採用
為了充分發揮生成式人工智慧的效益，DNP 鎖定十個最具潛在影響力的部門。公司建立明確基準：每位員工每週至少使用 ChatGPT 100 次，且在任務時間縮減中，自動化比例需超過 50%。
「我們公開使用狀況，成功推動採用。各團隊自行實驗、分享學習成果，並持續迭代。這股動能進一步擴大影響，形成可規模化的成效。」
因此，個人層級的改進透過自訂 GPT 與使用案例分享，逐步擴散至各團隊，並形成推動業務轉型的核心模式。
專利研究時間縮短 95%
在導入 ChatGPT Enterprise 的各部門中，ICT 研發部門的成效最為顯著。進階業務中心 P&I 創新研發部門總經理石田洋平帶領團隊，推動專利研究與申請策略的自動化與最佳化，取代原本的人工作業。
該團隊運用 ChatGPT Enterprise 建立了以下工作流程：
- 專利研究：自動搜尋、摘要與分類，將研究時間縮短 95%，涵蓋範圍提升 10 倍
- 申請策略：找出 DNP 技術與競爭對手專利之間的關鍵差異，降低遭拒風險，並減少修訂需求
- 競爭分析：自動產出報告初稿，將準備時間縮短 80%
DNP 強化智慧財產策略，鞏固產品獨特性與長期競爭力的基礎。
「在過去，專利申請過度依賴個人判斷，標準因人、因部門而異。透過 ChatGPT Enterprise，我們得以做出客觀的決策，申請數量與品質也因此提升。」
零基礎也能建立 Python 指令碼
DNP 的研究部門透過推動生產技術進步，促進 QCD（品質、成本、交付）創新，提升現有產品與服務的價值，同時開發新產品與服務。在需要進階分析與評估技術的領域，DNP 運用 ChatGPT Enterprise，大幅縮短操作實驗設備進行材料評估、測量與分析等任務所需的時間。
主要成果包括：
- 將英文專利與設備原理資訊的結構化時間，從數個月縮短至三天
- 讓沒有 Python 經驗的員工也能透過 ChatGPT Enterprise 產生並執行程式碼
有一個使用案例尤為值得關注：沒有 Python 經驗的員工無需額外學習，即可產生程式碼並分析資料。原本需要一年以上的開發工作，現在只需幾天即可完成。結合這些 AI 功能與研究人員的專業知識，團隊獲得新的洞察，為整個部門帶來顯著影響。
強化 IT 合規與雲端營運
DNP 正在運用 ChatGPT Enterprise 推動 IT 治理現代化。資訊創新營運部 ICT 中心系統基礎設施開發部門總經理小林政宏指出，過去需要人工處理且標準不一的任務已有明顯改善：
- 外部安全稽核：稽核比對時間從 30 分鐘縮短至 5 分鐘；加密套件選擇時間從 3 小時縮短至 1 小時
- 雲端安全：約 100 項 CIS 基準不合規項目的初步檢查，從原本需 2 人天縮短至 10 分鐘
- 審查支援：透過參考設計原則與過往紀錄，將需求審查時間從 1 小時縮短至 30 分鐘
「這個模型擅長蒐集相關資料，並產生清楚易讀的輸出。因此，團隊能專注於決策，不必逐一比對文件。」
他補充說，人工智慧不會取代人類監督：「驗證與最終檢查仍由人員負責。」
透過人工智慧保存機構知識
DNP 面臨的最大挑戰之一是知識流失。專業知識多半只有資深員工知道，或散落在紙本文件中。
在進階業務中心人工智慧業務發展部技術開發總經理大澤伊作的領導下，DNP 正運用人工智慧正面解決這項問題。
團隊運用 ChatGPT Enterprise，將紙本手冊、歷史品質紀錄等非結構化資料轉為結構化，並加以數位化。資料匯入後，會納入內部知識庫，並可透過自訂 GPT 供所有人查詢。定義資料架構所需時間縮短 90%。團隊可審閱的技術文件數量也提升至原本的兩倍。
大澤伊作表示：「我們的目標是將世代累積的知識轉化為數位勞動力。」這項轉變不僅能緩解勞動力短缺，也能建立長期的創新能力。
結果一覽
- 90% 的使用案例取得可量化成果
- 每週活躍使用率達 100%
- 專利研究時間縮短 95%
- 任務時間縮減中有 87% 來自自動化
- 處理量提升 10 倍
未來規劃
大竹宏之表示：「人工智慧智慧體將無縫融入各種情境，讓每個人都能在不知不覺中受益於人工智慧。」他設想未來將從人類與人工智慧協作，演進為以人工智慧之間的互動驅動業務運作的基礎模式。隨著機器人技術持續發展，此趨勢將進一步加速，邁向實體人工智慧在現實世界中運作的未來。
展望未來，大竹宏之強調知識保存將成為關鍵：「我們必須把為人類設計的資訊，轉化為人工智慧能理解的形式，確保知識得以保存與共享。我們的目標是在勞動力持續減少的情況下提升生產力。」團隊也致力於將第一線經驗與品質紀錄轉為結構化資料，讓人工智慧智慧體與未來的實體人工智慧能學習並加以運用，降低對個人專業知識的依賴，並將這些知識轉化為長期的競爭優勢。
DNP 秉持「建立未來標準」的品牌理念，持續強化在印刷與資訊科技領域的優勢，並轉型為以人工智慧為核心、為社會創造新標準的公司。
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