定型業務自動化のAI活用事例

【成果】 全社員約6,000人のうち、約2,000人がアクティブに利用する規模へと定着しました。社内アンケートの有効回答を基に算出した結果、月平均で2,000時間以上の業務工数削減を実現しています。有効回答数が全体の約半数であったことから、実態としてはさらに大きな削減効果が出ていると推測されます。 今後は、金融業界における生成AI活用のトップランナーを目指し、さらなる活用推進を図っていく方針です。

【成果】 本機能の開発により、ユーザーは自身の顔や声を模したAIアバターを容易に作成し、プレゼンテーションや質疑応答を自動化する基盤が整いました。これにより、プレゼンテーションの準備にかかる時間や人的負荷の大幅な軽減が期待されています。 今後は、Microsoft TeamsやMicrosoft PowerPointといったアプリケーションからシームレスに利用できるようになる予定です。まずは富士通社内での試験運用を開始し、その後に法人顧客向けの提供を目指すなど、実践的なAIエージェントの社会実装に向けた準備が着実に進められています。

【成果】 1年間のプロジェクトを通じて、広報企画部単独で年間1,368時間の業務削減を達成するなど、全10事業部で大きな定量的な成果が得られました。介護事業部では月間912分、不動産部門では月間375分の業務時間が削減されています。 定性的な変化として、外部に依存していた開発体制から、社員自らがAI施策を開発する「自走力」を獲得しました。当初はAPIやGASを理解している社員がわずか2名でしたが、現在では全社で活用が標準化されています。現場のスタッフからは「技術的な問題解決のプロセスを学べた」「自分たちで応用できるようになった」といった声が上がっており、他部署でも使える汎用性を意識した設計思想が組織全体に定着しています。

【成果】 実証実験の結果、客室乗務員がチャット形式で入力した情報から自動生成されたレポートは、業務用語を学習した自然な表現となり、編集が容易であることが確認されました。また、スムーズな英訳機能により業務負担が軽減されたほか、既存のアプリと比較してレポート作成にかかる作業時間や修正発生率の大幅な削減に成功しています。 今後は本番運用に向けた段階的な検証を進め、JALが運用する生成AIプラットフォームへの導入や、オフライン環境で動作するオンデバイス型・エッジ型での提供を目指していくとしています。

【成果】 社内トップユーザーによる実践的な生成AI活用の結果、年間576時間という大幅な業務時間削減を達成しました。従来は数時間を要していた表計算作業やエラー調査が数分で完了するようになり、非エンジニアでも高度な関数を活用できるようになっています。 また、会議後のアイデア整理も数十分で完了するようになり、意思決定の迅速化と正確性の向上に寄与しています。これらの成果は「exaBase 生成AI」の自動計測機能によって実測されたものであり、特別な技術知識を持たない一般的なビジネスパーソンでも、適切な活用方法によって大幅な業務効率化が可能であることが実証されました。

【成果】 専任スタッフ退職後も人員補充を行うことなく、25名の既存スタッフが「ユビー生成AI」を活用して業務を継続できる体制を構築しました。 診断書1件あたりの作成時間を約40分から約20分へと50%削減し、月間で約130時間の業務時間削減に成功しています。また、AIが経験や知識の差を埋めることで、経験の浅いスタッフでもベテランと同等の質の高い診断書を作成できるようになり、業務の標準化とチーム全体のスキルアップを実現しました。

【成果】 東北大学病院における一部の診療科の医師10名の協力を得た実証実験では、大きな成果が得られました。紹介状や退院サマリなどに記載する要約文章を新規に作成する場合と比較して、作成時間を平均47%削減することに成功しています。 また、生成された文章の表現や正確性についても現場の医師から高い評価を受けました。膨大な電子カルテの記録から必要な情報を収集する作業負担が大幅に軽減され、AIが生成した要約文章を参考にしながら、各種医療文書を効率的に作成できる可能性が実証されています。

【成果】 実験店舗での事前検証において、当初計画していた発注作業時間の削減目標を達成し、精度の高い発注業務が実証されました。この結果を受け、全304店舗の生鮮部門への本格導入が決定しています。 AIが3週間先までの発注数量を算出し、担当者は画面上の異常値を確認するだけで済むようになったため、大幅な作業効率化と発注精度の向上が見込まれています。また、欠品や過剰在庫が減少することで、販売機会の損失や廃棄ロスの削減にもつながっています。さらに、難易度の高い発注業務が自動化されたことで、経験の浅い従業員でも適切な発注が可能となり、新しく採用されたスタッフの早期戦力化という定性的な成果も生み出しています。

【成果】 グループ全体の生成AI活用率は88.6%に到達し、2024年の合計業務削減時間は推定151万時間を超える成果を上げました。パートナー一人あたりの業務削減時間は月間30.1時間に達し、多くの従業員が最新のAIツールをキャッチアップして業務に適用しています。 定性的な変化として、生成AI検索を利用することで、多角的な回答の比較やアイデア出しがスムーズになり、クリエイティブな作業が豊かになったという現場の声が寄せられています。また、従業員の意識も「単なる効率化」から「AIと共創して新たな価値を生み出す」ことへと変化しており、データドリブンな文化の定着が進んでいます。

【成果】 2025年6月末時点で、全社で年間9,560時間の業務削減効果を見込む成果を得ています。これは、今期末に掲げた10％の削減目標に対して24.9％の進捗に相当します。 また、求人原稿制作の半自動化テストを実施した組織単体でも、年間900時間の削減効果が想定されています。 現場の従業員からは、「細かな作業が減り、本来注力すべき営業や企画に集中できるようになった」「AIを新しい挑戦にも活かせるようになり、開業段階から寄り添う取り組みにチャレンジしている」といった前向きな声が上がっています。 今後は3年後に業務時間30％削減を目指し、AIを活用した改善活動をさらに拡大していく方針です。

【成果】 研修の実施により、社員の生成AI活用スキルが大きく向上し、グループ全体で月に約2,200時間（社員1名あたり約3.6時間）の労働時間削減という定量的な成果を達成しました。また、受講した社員からは「報告書のたたき台作成」「翻訳を踏まえた議事録作成・要約」「毎日更新される活動記録からの好事例抽出」など、実務に直結するプロンプトが多数作成されました。 これらの活用事例は450件以上提出・集約され、グループ全体の貴重なナレッジとして蓄積されています。

【成果】 運用プロセスの見直しと教育体制の強化を経て実施された第二回検証では、大きな成果が得られました。対象となったすべてのセラピストにおいて診療録の作成時間が短縮され、平均で約66％の削減を達成しています。また、スタッフが感じる主観的な業務負担感も約50％軽減されました。さらに、診療録以外の書類作成業務においても時間短縮が確認され、導入前と比較して3ヵ月間で合計約2,000時間以上の業務削減効果を生み出しています。この成功を受け、同グループは関西で運営する9つのリハビリテーション病院へ年内に「medimo」を導入することを決定しました。 今後はセラピストだけでなく、医師や看護師など多職種への展開も視野に入れており、創出された時間を高付加価値な業務へ再配分することで、医療の質のさらなる向上を目指しています。

【成果】 全社的な生成AIの活用により、一人あたり平均で月約36時間、回答のあった社員全体で月約2,500時間の業務リソース創出を実現しました。 社員の76.8％が「毎日複数回」生成AIを利用しており、日常的な業務インフラとして定着しています。創出された時間は、「既存業務の品質向上・深掘り」や「戦略立案・計画策定」「顧客対応の強化」に充てられており、単純作業が減って戦略的思考の時間が増えるという「作業から思考へ」の質的変革をもたらしました。 部署ごとの成果としても、カスタマーサクセス本部での分析深度1.6倍の向上や、リサーチ＆ディベロップメント本部での開発サイクル7倍高速化など、顕著な効果が現れています。今後は、AI活用のさらなる高度化や業務の完全自動化、パーソナルAIの構築など、新たな価値創造への挑戦を見据えています。

【成果】 独自の浸透ステップと多方向からのアプローチにより、社員の92%が業務にAIを活用し、そのうち半数以上がほぼ毎日利用するという高い定着率を実現しました。活用者の30%以上が「業務量50%以上の削減」を実感しており、日々の業務効率化に大きく貢献しています。また、社員の心理フェーズにおいても、活用者の4分の1が自らを「革新期」にあると自覚し、初期段階である「受容期」は10%以下にとどまるなど、積極的な活用が進んでいます。 社内全般に「AIを使うのが当たり前」という雰囲気が醸成され、抵抗を感じていた社員も自然と次のステップに進む流れができつつあります。

【成果】 2024年10月の全社展開からわずか3カ月で、約9500時間（年換算約3万8000時間）の業務削減効果を創出しました。これは、全社での業務削減効果合計の63％を占める大きな成果です。 個別の業務においても劇的な効率化が実現しています。動画翻訳作業では、従来1〜2カ月かかっていた作業が最短5日程度で完了するようになり、中国語翻訳にも着手できるようになりました。海外の特許調査にかかる翻訳作業時間は体感で半分から3分の1に短縮され、データ分析のための関数作成も半日かかっていたものが即座に完了するようになっています。 今後は、生成AIの利用度が低い部門への普及活動を進めるとともに、機械学習を組み合わせて業務の付加価値を高める高度なAI活用を目指しています。