社内AIアシスタント構築のAI活用事例

【成果】 事前検証として約200の典型的な業務パターンでテストを実施した結果、最大で50％以上の業務効率化が確認されました。 文書作成や校正、プログラムのソースコード生成といった一般的なオフィス業務の負担が大幅に軽減されています。 今後は、社内の各組織に蓄積されたナレッジを連携させるスキームの整備や、特定分野のデータで追加学習を行った特化型モデルの構築も視野に入れており、さらなる付加価値の創出を目指しています。

【成果】 生成AIを搭載した人型AIアシスタントは、2024年7月末時点で約7,000店舗に導入されています。 音声検索機能により、スタッフがスピーディにマニュアルを確認できるようになり、店舗責任者やSVへの問い合わせ対応といったオペレーション負担の軽減が期待されています。また、過去の販売実績を容易に確認できるようになったことで、施策内容に応じた販売計画の立案や、迅速な売場づくりへの反映が可能となりました。 今後は導入店舗をさらに拡大し、店長業務のサポートと店舗の省力化を推進していく方針です。

【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。

【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】 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。

【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。

【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。

【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。

【成果】 全社員の7割以上が業務で生成AIを活用するようになり、プログラミング作業が1日がかりから2〜3時間に短縮されたり、自由記述アンケートの集計が効率化されたりといった具体的な成果が上がっています。 また、社内での知見を活かし、法人顧客向けに生成AIサービスの提供を開始。社内で効果が確認されたプロンプトのテンプレート化や、専用回線とセットにした安全な環境を提供しています。 さらに、電話の音声データをテキスト化し要約する機能など、既存の通信サービスへの生成AIの組み込みも進めています。今後は、既存システムへの組み込みにおけるROIの見極めや、AIに任せられる業務の範囲を明確にしながら、あらゆる法人向けサービスに生成AIを溶け込ませていく展望を描いています。

【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。