社内データ検索のAI活用事例

【成果】 PoC（概念実証）の段階で、問い合わせ対応コストの半減が見込まれ、年間約4,080時間の業務時間削減という大きな効果が試算されました。定性的な変化として、社員がAIと対話することで自身の疑問点が明確になり、自己解決できる範囲が拡大しています。結果として、先輩社員へ質問する際の心理的ハードルが下がり、より具体的で質の高いコミュニケーションが生まれるという副次的な効果も確認されました。今後は、商業マネジメントやホテルマネジメントなど他のグループ会社への横展開や、対顧客向けの活用も視野に入れ、人とAIが共進化する文化の醸成を目指しています。

【成果】 北國銀行では、「PKSHA AI Helpdesk」の導入により、質問側は回答待ち時間が減り、回答側も効率的に対応できるようになったことで、双方の業務効率化を実現しました。 顧客の目の前で電話問い合わせをするケースが減少し、回答までの時間を事前に案内できるようになったため、より安心感のある接客が可能になっています。 また、共通の管理画面による運用でナレッジ共有が進み、他部門との連携もスムーズになりました。質問の仕方に関する研修を通じて社員のリテラシーも向上しており、自己解決率の高い運用が定着しつつあります。

【成果】 チャットツールを通じた直感的な情報アクセスの実現により、日々の点検作業時間を40%削減することに成功しました。異常発生時においても、現場のデータや復旧手順を迅速に呼び出せるようになり、初期対応のスピードが大幅に向上しています。 また、暗く狭いトンネル内で大型施工機械が稼働する危険な現場において、遠隔からリアルタイムで状況を把握できるようになったことは、作業員の安全確保にも大きく貢献しています。今後は研究開発拠点「N-フィールド」でのテストを経て、ダムや道路、ビルなど多様な建設現場への横展開を目指しています。

【成果】 生成AIを活用したことで、Honda社の技術文書を文章としてモデル化できるようになり、モデル化にかかる期間が3年から1年へと67％短縮されました。また、開発業務では30％、企画・管理業務では50％の工数削減効果が得られています。このアプローチにより、ドキュメントの活用領域が大きく拡大し、業務効率が飛躍的に向上しました。 膨大な開発情報を安全に活用できるプラットフォームが実現したことで、顧客により多くの価値を届けるという同社の目標に大きく貢献しており、今後のさらなる展開が期待されています。

【成果】 大和総研が提供する独自の「意味チャンク」技術により、90%超という高い回答精度を実現しました。三菱UFJニコスでは、2025年2月の全社リリース後、継続的に月間30〜40%の利用率を維持しており、3カ月で約35,000回の検索が行われています。これにより、同社の従業員がこれまで何十分もかけて探していた情報が短時間で見つかるようになったほか、部署間の問い合わせのたらい回しも解消されるなど、大幅な業務効率化を達成しました。 AIに興味がある一部の社員にとどまらず、全社員が情報検索性の向上というメリットを享受しており、組織全体の競争力向上に寄与していると評価されています。三菱UFJニコスは今後、対象業務やユースケースを広げてデータ量を増やすとともに、検索後の情報整理や入力作業といった後続工程の支援にも機能を拡張していく展望を描いています。

【成果】 「空港JAL-AI」の導入により、グランドスタッフの業務負担軽減とサービス品質の向上が着実に進んでいます。現場アンケートでは、90％以上のスタッフが「危険物検索」や「イレギュラーアナウンス文作成」における回答・作成速度の向上を実感し、「ラウンジ入場条件検索」でも70％以上が回答速度の向上を報告しています。 膨大なマニュアルを探す手間が省け、AIが瞬時に根拠に基づいた回答を提示することで、新人や外国籍スタッフでも自信を持って丁寧な案内ができるようになりました。これにより、スタッフごとの知識差や属人的な対応による誤案内のリスクが大幅に軽減されています。2025年4月には全国56空港への一斉展開を実現し、今後も現場の声を反映した継続的な機能拡張が予定されています。

【成果】 導入後半年間で、全社員の60%以上が新しいAIヘルプデスクを活用しており、以前のチャットボット（利用率5〜25%）と比較して大幅な利用率向上を達成しました。社員の自己解決が促進されたことで、各事業部門の問い合わせ対応や運用にかかる工数が最大70％削減され、年間で社員2名分程度の工数削減に相当する効果を生み出しています。 現場の社員からは「情報が圧倒的に早く見つかるようになった」と高く評価され、本取り組みは社内のプロジェクトアワードを受賞しました。今後は、データ分析に基づく不足記事の補完や、PDF内の該当部分へ直接アクセスできる機能の検討、重要な情報を確実に届けるプッシュ型の通知連携など、さらなる利便性向上に向けた改善を進める方針です。

【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】 新たなデータ基盤の構築により、経営層は常に最新のデータを網羅したダッシュボードを通じて、経営状況を正確に把握できるようになりました。これにより、変化の兆しを即座に捉えた迅速な意思決定が可能となっています。 今後は、この基盤を単なるデータの可視化にとどめず、AIや機械学習の技術を活用して高精度な需要予測やサプライチェーンの最適化といった未来の経営指標を予測する機能を追加していく予定です。ライオンは、データに基づき未来を予測し、先手を打つ「未来予測型経営」への進化を見据え、クラウドCoE体制をさらに拡充していく方針です。

【成果】 生成AIチャットボットの導入により、24時間いつでも迅速な問い合わせ対応が可能となりました。技術サポートに関する問い合わせでは、これまで平均1時間かかっていた回答スピードが平均40秒へと短縮され、待ち時間を98%削減することに成功しています。 また、カスタマーサービスに関する問い合わせにおいても、オペレーターが個別に対応して平均321秒かかっていた処理が平均10秒へと短縮され、97%の削減を実現しました。これにより、顧客の待ち時間というムダが大幅に解消され、必要な情報をスムーズに得られる体験を提供できるようになりました。今後は対応領域をさらに拡大し、納期や出荷・配送状況の回答、チャット上での処理完結など、サービスの拡充を進めていく展望が示されています。

【成果】 「製造規格の確認支援AI」により、1回あたり約5分かかっていた規格検索が約1分に短縮され、最大80%の作業時間削減を実現しました。新人作業員でも適切な情報にアクセスできるようになり、作業手順書作成の精度向上も期待されています。 また、「製造仕様書のレビューAI」では、仕様書レビュー1件あたりの平均作業時間が約30時間から約18時間へと短縮され、約40%の工数削減が確認されました。 現場だけでなく経営層からも高い関心が寄せられており、今後は業務プロセスの標準化を進めながら、さらなる生成AIの活用拡大を目指しています。

【成果】 開発した「読影レポート構造化AI」を評価した結果、所見文の約7割を占める比較的単純な文章において90%以上の精度で自動的に構造化できることが確認されました。また、より複雑な主訴に関する所見文においても、約80%という高い精度での構造化を実現しています。 今後はこの技術を活用し、過去の類似所見検索や統計情報の可視化、検索拡張生成AI（RAG）を用いた放射線科医向けのアシスタントAIの開発などを進める予定です。将来的には、データベースと医用画像内の所見位置を紐づけることで、さまざまな疾患に特化した画像診断支援機能（CAD）の正解データを自動で大量生成し、全身の異常疾患を網羅的に見つけるAI技術の開発加速が期待されています。

【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。

【成果】 2023年11月から12月にかけて実施された試験運用（PoC）を経て、生成AIを活用したアプローチの有効性が実証されました。従来は熟練技術者の経験を手引書にするために3年、そこからモデルを作成するために1年かかっていましたが、生成AIの導入により技術文書を文章としてモデル化できるようになり、モデル化期間が3年から1年へと大幅に短縮されています。 これにより、ドキュメントのモデリング時間を67％短縮することに成功しました。さらに、開発業務では30％、企画・管理業務では50％の工数削減効果が得られています。Hondaの担当者は、膨大な開発情報を安全に活用するプラットフォームが、顧客への価値提供に貢献していると高く評価しており、将来の本番開発活動に向けたさらなる協力を期待しています。