情シス・社内DXのAI活用事例

【成果】 実証実験の結果、86%という高い検索精度を達成し、行員の9割が導入を希望するなど、現場から高い評価を得ています。本導入により、年間8,000時間の対応工数削減が見込まれています。 さらに、本部におけるFAQ作成やメンテナンスの作業負担が大幅に軽減されるとともに、営業店で働く行員の規程検索時間が短縮されるといった副次的な効果も期待されています。今後は、対象となる規程やマニュアルの範囲を段階的に拡大していく予定です。

【成果】 検証フェーズの実施により、従来は目視や手作業で精査していたリリースノートからの非互換情報抽出作業において、所要時間を約65%削減するという大きな成果を達成しました。膨大なドキュメントの確認にかかる時間と労力を大幅に軽減し、効率的なシステム移行の道筋をつけています。 今後は、この品質評価結果をもとに、大規模金融システムの知見を活かしてグループ内のさまざまなシステム開発プロジェクトへ適用範囲を広げ、さらなる生産性向上と安定稼働の両立を目指していく方針です。

【成果】 2023年8月から10月にかけてデジタルイノベーション本部で実施された検証では、プログラマーが生成AIを用いてプログラミングの要約とコード生成を行いました。その結果、システム稼働を確認するまでに要する時間が、導入前と比較して最大約70%短縮されるという大きな成果が得られています。 今後は国内外のシステム開発支援へと展開し、レガシーシステム対応を含む社内全体の開発保守工数の30%削減を目指すとしています。また、研究サポート業務や技術アーカイブといった専門領域への応用を進めるとともに、将来的には業務特化型LLMを提供する外販サービスの展開も視野に入れています。

【成果】 CAG技術を採用した結果、RAGを用いた場合と比較してAIの正答率が約1.3倍に向上するという定量的な成果が得られました。安定した高精度な回答が可能になったことで、社員はより確実な対応策を迅速に得られるようになっています。 この取り組みにより、カスタマーハラスメントに対する初動対応が強化されただけでなく、社員が安心して働ける心理的・物理的な職場環境の構築に大きく貢献しています。

【成果】 2023年8月より全従業員約2,500人を対象に運用を開始し、日常業務の効率化を推進しています。社内定着に向けた取り組みとして実施した活用研修には、約3割の従業員が参加するなど高い関心を集めました。 さらに、業務改善につながるプロンプトのアイデアを社内から募集する「全社プロンプトアイデアソン」を開催し、各部門における推進リーダーの育成を図っています。今後は、連携する社内データを拡充することでマニュアル検索の煩雑さを解消するほか、お客様からの問い合わせ対応への活用も視野に入れ、体験価値の向上を目指していく方針です。

【成果】 PoCの結果、外部ネットワークから切り離されたクローズドネットワーク環境でありながら、AIによるハラスメント判定において95％以上という極めて高い精度を達成しました。これにより、クラウドベースの大規模言語モデル（LLM）に依存することなく、オンプレミスパッケージ内に軽量な言語モデルを安全にデプロイできる可能性が実証されています。 現在、同社はソリューションの実稼働環境への導入に向け、引き続きIBMと連携しながらアプリケーションの開発とモデルの精度向上を推進しています。

【成果】 社内ポータルのトップ画面にAlliを実装した結果、システム部門では年間1万3,000件以上発生していたサービスデスクへの電話やメールによる問い合わせ件数を約31%削減することに成功しました。これにより、当初の目標であった「問い合わせ対応工数の30%削減」を見事に達成しています。 また、社内において「まずはチャボットに聞いてみよう」という自己解決の文化が醸成されつつあるという定性的な変化も生まれています。 今後は、FAQのメンテナンスを継続してユーザー満足度を向上させるとともに、システム専用のAIチャットボットの新設も計画しています。

【成果】 このAIチャットボットの導入により、マニュアルやFAQの作成工数が大幅に削減されました。従来は画面のスクリーンショットを多用した網羅的な資料を作成していましたが、質問文と回答文を短文でフォーマットに入力するだけで済むようになりました。 今後は、利用件数や時間帯別の利用状況、正答率などを定期的に分析し、Q&Aの範囲拡大や改善を継続していく予定です。さらに、情報システム以外の部門への展開や、他システムと連携して手続き処理の実行までをガイドする仕組みへの発展も視野に入れています。