実施時期: 2024年08月|2026.06.02 最終更新
プロジェクト期間: 半年〜 1年
企業規模: 1,000人以上
※イメージ画像です

プロジェクト概要
アプローチと成果
カテゴリー詳細
お問い合わせ
こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
ユニ・チャームの法務部門では、社内から寄せられる初歩的・簡易的な問い合わせの対応に、担当者1人あたり月間約100件、約17時間もの時間を費やしており、本来注力すべきコア業務を圧迫しているという課題を抱えていました。
同社は2023年8月に情報システム部主導で社員専用の生成AIチャット「UniChat」を開発していましたが、さらなる業務効率化を目指し、回答精度の向上や複数部門への展開を模索し始めました。そこで、特定のベンダーに依存しないマルチベンダー対応が可能であり、組織に伴走して支援する実績が豊富なブレインパッドをパートナーとして迎え、本格的なAI活用プロジェクトを始動しました。
ブレインパッドの支援のもと、2023年12月よりGoogle Cloudの「Gemini」および「Vertex AI Agent Builder」を活用したPoC(概念実証)を開始しました。 プロジェクトでは、法務部門と情報システム部が密に連携し、AIの回答精度の根幹となる社内データの整備を徹底的に進めました。同時に、社員の利便性向上を最優先に掲げ、実際のチャット利用状況の分析結果に基づいたUI(ユーザーインターフェース)の改善も実施しています。 さらに、知財部門への展開においては、社内データにとどまらず特許庁が提供する外部データソースをAIに学習させる仕組みを構築しました。これにより、特許情報の要約生成から資料化までのプロセスを自動化するなど、単なる社内Q&Aを超えた高度なAI活用環境を整備しています。
改善・向上したこと
コスト削減
業務の自動化
生産性向上
対応時間・リードタイムの短縮
社内ナレッジ活用
推進したこと
プロトタイプ開発(PoC)
既存システムとのAI連携
AI活用の社内展開・定着
約半年間のPoCを経て2024年8月に本番利用を開始した結果、法務部門における1人あたりの問い合わせ対応件数は月100件から最大月3件へと激減しました。 対応に要する時間も月17時間から最大30分へと大幅に短縮され、劇的な業務効率化を実現しています。この成功を受け、同年10月からは人事、経理、情報システム、知財など複数の部門へ利用範囲を拡大しました。さらに、質問先が分からない場合でも回答を得られる「全体横断型のチャット窓口」を新設したことで、社員の利便性が大きく向上し、システムの利用率は以前の約1.3倍に上昇しました。 問い合わせの回答待ち時間が削減されたことで、会社全体の生産性向上にも寄与しています。
全社共通・汎用業務
社内専用AIアシスタント構築
情シス・社内DX
社内ヘルプデスク自動化
バックオフィス・管理部門(人事・経理・法務)
社内規定検索
総務QAチャット
製造
研究開発支援
文書・ナレッジ
マニュアル・業務規定・FAQ
外部・Web・SNSデータ
外部データベース・統計情報
採用したAI技術
テキスト・言語AI
チャットボット
社内データ検索
社内Q&A対応
自動要約
レポート作成
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
RAG(社内データ等をAIが参照して回答)
生成AI・LLMサービス
クラウドAI基盤
構築・利用したデータ基盤・インフラ
Google Cloud
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、情報システム部が主導しつつも現場部門と密に連携し、データ整備とUI改善を並行して進めた点にあります。特許庁の外部データを連携させた知財部門のアプローチは、営業部門における市場データの自動要約や、マーケティング部門での競合分析など、他部門の高度なリサーチ業務にも応用できるでしょう。導入にあたっては、最初から全社展開を狙うのではなく、特定の部門で確実な成果を出してから横展開するステップを踏むことが重要です。自社専用のセキュアな生成AI環境の構築を検討されている方は、ぜひ他の伴走支援事例も参考にしてみてください。
データ活用を通じて企業の経営改善を支援するプロフェッショナルサービス、プロダクト サービス
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