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　サッポロホールディングス（HD）が、全社員約6000人を対象に生成AI（人工知能）の利用を始めた。社内データ連携機能を整備して、特定部門領域に特化した有効なユースケースを発掘し業務プロセス変革につなげる狙いだ。 　サッポロHDが導入したツールは「SAPPORO AI-Stick」。「サッポロ相棒」と呼んでいる。米アマゾン・ウェブ・サービス（Amazon Web Services、AWS）が提供する生成AIサービス「Amazon Bedrock」上で、米Anthropic（アンソロピック）の大規模言語モデル（LLM）である「Claude」を使う。現在サッポロ相棒が社内でよく使われている用途は「報告書や論文を要約したり翻訳したりする」（サッポロHDの山下春来DX・IT統括本部DX企画部リーダー）使い方だ。 　2025年2月3日に利用を始めた。RAG（検索拡張生成）により社内文書を検索する仕組みも構築済みで、マニュアルなどを参照して回答を出力する機能を実装している。今後さらに、検索対象とするデータを増やす。 生成AI導入における具体的目標は「1万時間削減」 　同社が生成AI導入に向けた取り組みを始めたのは、今から1年半ほど前の2023年夏ごろのことだ。エクサウィザーズのグループ会社であるExa Enterprise AIが提供する生成AIサービス「exaBase 生成AI」を試験的に導入し、PoC（概念実証）に臨んだ。DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進するための人材育成プロジェクトを受講した、約150人が対象だった。 　導入後の調査では一部社員から改善要望の声が聞かれたものの、「大筋としては（生成AIを導入する）メリットが得られそうだと判断した」（桑原敏輝DX・IT統括本部DX企画部DX企画グループリーダー兼DX推進グループリーダー）。そこで2024年2月に、トライアル導入の対象人数を増やした。本社部門の社員を中心とする約700人に同ツールを使ってもらった。 　2度目のPoCが始まる前に、利用を促進する準備を進めた。そのうちの1つが、プロンプトのテンプレート作成だ。外部企業と協力してテンプレートを用意したのに加え、サッポロHD社内でも希望者を対象にプロンプトをつくる勉強会を開催した。 　外部企業とはプロンプトをつくるだけでなく、生成AI導入における具体的な目標を立てた。着目したのは、生成AIで削減できる業務工数だ。桑原氏は「推定値を算出したところ、700人で年間1万時間の工数を削減できる可能性があると分かった」と語る。 　満を持して臨んだ2度目のPoCは6カ月間の運用期間を設け、毎月利用者にアンケート調査を実施して効果を調べた。その結果、1年間に換算すると1万時間削減するという目標を達成できると判明した。こうした結果を踏まえ、生成AIを本格的に導入することが決まった。 　PoCを進める傍ら、導入する生成AIサービスも並行して検討した。「社内データとの連携を考え、ツールが備える機能ごとにどんなメリットが得られるのか戦略的に考えた」（山下氏）。この結果、社内独自のツールが望ましいと判断し、Amazon Bedrockを用いて検証に着手した。そして2025年2月、本格始動させた。

inuさんの質問に直接お答えしていなかったようです。ご質問のスクイーズ、ボージのマークは自動で表示されるものではなく理解してもらえるように私が記入したものです。繰り返しですが、ボリンジャーバンドはボラティリティーの大小が反映されないストキャスの欠点に着目したジョン・ボリンジャーさんがストキャスに改良を加えたテクニカル指標になります。ストキャスとボリンジャーバンドが兄弟でボリンジャーバンドが兄貴分と言われる所以です。下段の%bはストキャスと同じ概念の計算式で作られていますが、違いは試験問題で例えるなら、ストキャスは点数（0-100点の範囲内）で一定期間内における価格の相対的高さを表現しているのに対し、%bは偏差値で相対的高さを表現している為、0-100の範囲内に留まらず、偏差値ですから100以上（＋2σ以上）、0以下（－2σ以下）も表現している点になります。ボリンジャーバンドの正しい使い方は、スクイーズが発生し、その後、バンド幅が広がっていくのを確認、更に上下の±2σにタッチする局面が買い・売りの仕掛けのポイントであるという事。ヘッドフェイクでダマシがある場合がありますが、その場合は価格がミッドバンドに戻った時点で決済、そうでなくてそのままトレンドが発生し、±1～2σの範囲内、或いは±2σをオーバーして価格が推移する局面がトレンドが発生し最もおいしい局面になります。