AI活用事例サーチ

社内AI検索構築のAI活用事例

社内データのAI検索構築の活用事例です。社内文書横断検索・規程マニュアル検索・権限付き検索基盤・自然文Q&Aなどの実装事例から、ナレッジ活用を促進の進め方や費用感、運用ポイント、実績の見方が分かり、導入候補を比較・検討できます。

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社内データのAI検索構築
接客マニュアルを生成AIでチャット化し、新人スタッフの業務習熟スピードを向上接客マニュアルを生成AIでチャット化し、新人スタッフの業務習熟スピードを向上
事例:小売・流通・卸売
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2025年06月|2026.05.19 最終更新
接客マニュアルを生成AIでチャット化し、新人スタッフの業務習熟スピードを向上
#生成AI
#チャットボット
#社内マニュアル
#業務効率化
#人材育成

【成果】 本プロジェクトは2025年6月の実装を予定しており、導入後は新人や若手従業員が顧客対応時の疑問をスムーズに自己解決できるようになることが期待されています。これにより、業務の習熟スピードが大幅に向上するだけでなく、これまで長年の経験が必要だった専門的な職務にも、より多くの従業員が早期に参画できる環境が整います。最終的には、ITシステムの活用によって従業員の働きがいや生産性が高まり、顧客満足度のさらなる向上につながると評価されています。


イオン株式会社
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【自社】専門的な品質トラブルデータをAIで可視化し、情報収集を30秒に短縮【自社】専門的な品質トラブルデータをAIで可視化し、情報収集を30秒に短縮
事例:製造業
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2025年06月|2026.05.19 最終更新
【自社】専門的な品質トラブルデータをAIで可視化し、情報収集を30秒に短縮
#生成AI
#品質管理
#ナレッジ共有
#データ可視化
#製造業DX
企業規模: 1,000人以上

【成果】 本アプリケーションの導入により、社員の経験や専門用語の知識レベルに依存することなく、直感的な操作で目的のデータに到達できるようになりました。情報検索から要約の生成までが約30秒で完了するため、情報収集にかかる時間が大幅に短縮され、業務効率化に貢献しています。 2025年6月の運用開始時には、設計・製造・品質保証部門を中心とした国内5,000名以上の社員に提供されました。今後は営業や物流など、製品のライフサイクルに関わる幅広い分野の社員へと利用対象を拡大する予定です。さらに、海外拠点への展開や、回答精度の向上、検索性の拡充なども計画されており、全社的な品質マネジメントの強化と顧客対応の迅速化が期待されています。

日常業務の非効率を自社専用AIチャットで解決し、全従業員2500人で運用開始日常業務の非効率を自社専用AIチャットで解決し、全従業員2500人で運用開始
事例:不動産・建設
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年08月|2026.05.19 最終更新
日常業務の非効率を自社専用AIチャットで解決し、全従業員2500人で運用開始
#生成AI
#社内データ連携
#業務効率化
#プロンプト
#社内研修
企業規模: 1,000人以上

【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。


三井不動産株式会社
建設特有の専門知識をAIで資産化し、若手への技術伝承と調査時間を削減建設特有の専門知識をAIで資産化し、若手への技術伝承と調査時間を削減
事例:不動産・建設
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2024年01月|2026.05.19 最終更新
建設特有の専門知識をAIで資産化し、若手への技術伝承と調査時間を削減
#生成AI
#建設DX
#ナレッジ共有
#技術伝承
#社内データ検索

【成果】 建設分野の専門的な質問に対しても、自社のノウハウに基づいた正確な回答を迅速に得られるようになりました。回答の生成に用いた文書が明示されるため、情報の裏付け確認が容易になり、的確な業務判断とさらなる業務効率化につながっています。今後は手書き文書のデータ化や外部データベースとの連携、さらには画像や動画生成への拡張も視野に入れ、独自の生成AI環境を深化させていく方針です。


燈株式会社
導入:安藤ハザマ
ベテランの技術をAIで次世代へ継承し、膨大な設計資料の調査時間を大幅に削減ベテランの技術をAIで次世代へ継承し、膨大な設計資料の調査時間を大幅に削減
事例:製造業
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2024年11月|2026.05.19 最終更新
ベテランの技術をAIで次世代へ継承し、膨大な設計資料の調査時間を大幅に削減
#AIエージェント
#RAG
#ナレッジマネジメント
#技術継承
#Azure OpenAI Service

【成果】 2024年1月の運用開始以降、エンジンやトランスミッションなどパワートレーン関連の開発に携わる約800人のエンジニアに向けてシステムが解放され、月間に数百回利用されるなど現場への定着が進んでいます。 実際に活用しているエンジニアからは、排出ガス測定機器の仕様や環境規制に関する質問に対して正確かつ詳細な回答が得られ、これまで適切な文書を探し出して膨大な文章を読み解くのに要していた時間が大幅に短縮されたと高く評価されています。 今後は技術図面などの視覚的な情報の取り込みや、顧客の不満を分析して次世代車両の改善に繋げる「消費者の声エージェント」の開発など、さらなる機能拡張が構想されています。


トヨタ自動車株式会社
業務の属人化と情報検索の悩みを生成AIで解決し、年間18.6万時間を削減業務の属人化と情報検索の悩みを生成AIで解決し、年間18.6万時間を削減
事例:製造業
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年02月|2026.05.19 最終更新
業務の属人化と情報検索の悩みを生成AIで解決し、年間18.6万時間を削減
#生成AI
#業務効率化
#社内データ検索
#シャドーAI対策
#プロンプトエンジニアリング
企業規模: 1,000人以上

【成果】 全社へのAI導入から1年間で、社員の労働時間を合計18.6万時間削減するという大きな成果を達成しました。1回の利用あたり平均約20分の業務短縮につながっており、直近3ヶ月の利用回数は前年同期比で41%増加するなど、社内での定着が進んでいます。 定性的な変化として、導入当初は単純な検索エンジン代わりの利用が主でしたが、現在では戦略策定の基礎データ作成や商品企画など、より高度で生産性の高い業務への活用へとシフトしています。また、懸念されていたシャドーAIによる情報漏洩や著作権侵害などのセキュリティインシデントは、導入後16ヶ月間一切発生していません。 品質管理に特化したAI機能についても、現場の社員から5点満点中3.5点という高い評価を獲得しています。 今後は、設計段階での問題特定や手戻り時間の削減による人手不足解消が期待されており、さらにはAIが自律的に業務を遂行する「オートノマスエンタープライズ」の実現に向けた構想も進められています。


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