定型業務自動化のAI活用事例

【成果】 トライアルホールディングス株式会社との実証実験を通じて、店舗作業コストを20%削減、店舗在庫を20%圧縮するといった大きな成果が得られています。また、発注の波動緩和による物流の平準化と効率化（10%削減）や、発注精度向上による欠品・廃棄の削減（5%削減）も実現しました。 この最適化効果は小売業にとどまらず、卸売業やメーカーと連携することで、生産・出荷計画の合理化、製造現場の作業平準化と残業削減、返品率・廃棄率の大幅削減といった川上への波及効果も見込まれています。

【成果】 2025年7月時点で、グループ全体で約12,000人の社職員がプロフェッショナルワーク内で生成AIツールを活用するまでに定着しました。その結果、月間約10万時間もの稼働時間削減という圧倒的な定量成果を達成しています。また、AIエージェントの導入により、各コンサルタントが個別にプロンプトを試行錯誤する手間が省け、アウトプットの品質向上と作業時間の大幅な短縮を実現しました。 人事エージェントの活用においては、社員の個人情報を適切に管理しながら労務管理などの自動化が進み、人事関連業務の負担軽減とデータ活用による精度向上という定性的な効果も生み出しています。

【成果】 取り組み開始からわずか1カ月で、グループ全体で月間約9300時間以上の業務時間削減という大きな成果を達成しました。これは従業員1人当たり1日約1.5時間の業務時間創出に相当します。特にコーポレート部門では、AIチャットボットの導入により問い合わせ件数が週平均15回から8.6回へと半減し、月167時間の業務効率化を実現しました。また、開発部門でもエンジニア1人あたり月2時間以上の業務時間を削減しています。 定性的な変化としても、全従業員の90%が実際にAIを活用するようになり、96%が「仕事のアウトプットの質が向上した」と実感するなど、社内にAI活用文化が急速に定着しています。同社は今後も「生成AI活用No.1クライメートテック企業」を目指し、社内業務の最適化と脱炭素・ESG領域における新たな価値創出を加速させていく方針です。

【成果】 2025年4月に実施された社内アンケートでは、回答者の99%が業務で生成AIを活用し、82%が「ほぼ毎日活用している」と回答しました。また、98%の社員が「仕事の質が向上した」と実感しており、71%が1日あたり30分以上の業務時間短縮を達成しています。 現場の具体的な成果として、営業部門ではカスタムGPTを活用して商談準備時間を一人あたり月17.8時間削減したほか、バックオフィス部門では「DeepResearch」を用いた法令調査の効率化などが報告されています。全社方針の明示と手厚い支援体制により、現場でのAI活用が日常的なものとして根づきつつあります。

【成果】 本プロジェクトは現在実証実験の段階ですが、エクセルやメールに依存していた属人化からの脱却により、大幅な業務効率化が期待されています。 具体的には、2030年までに現時点から3割の業務工数削減と、業務品質の向上を目標に掲げています。また、市場の稼働データを活用した需要予測の精度向上により、サプライチェーン全体の最適化に繋がる点も、大きな価値をもたらすと見込まれています。 さらに、AIを活用したソリューションの社内実践を通じて蓄積されたノウハウは、将来的にお客様への提供も見据えられており、自社のDX推進にとどまらない新たな価値創出へと繋がっていく予定です。

【成果】 国内400の全店舗でシステムの稼働を開始した結果、自動発注率が全体で従来比115％、日配品においては従来比160％へと大幅に向上しました。これにより、店舗での発注作業時間を1週間で約600時間削減するという定量的な成果を上げています。 また、AIによる在庫制御（売り減らし機能）が機能したことで、従来以上に円滑な売り場づくり（MDサイクル）が実現し、店舗在庫量の圧縮・適正化と商品回転率の向上にも寄与しています。 現場からは、予測精度の向上と運用負荷の軽減が高く評価されており、今後は物流在庫センターへの販売予測データ提示による配送遅延防止や、業界課題である返品・廃棄・滞留在庫の削減にも取り組んでいく展望が示されています。

【成果】 2024年4月の稼働開始から2カ月後の時点で、複数の熟練担当者が1人・1日あたり約3時間要していた発注業務時間を約1時間半に短縮し、約50％の削減効果を確認しました。 欠品や在庫回転率についても導入前の水準を維持しつつ、熟練担当者と同水準での発注計算が可能となっています。今後は、需要予測の導入拠点を増やしてさらなる業務効率化を進めるとともに、入荷や需要の予測データをサプライチェーン全体に連携させることで、トラックの積載効率向上や物流2024年問題の解決、食品ロスの削減にも取り組んでいく予定です。

【成果】 AIによる需要予測を活用することで、必要な量の食材を適切なタイミングで仕入れることが可能となり、過剰な仕入れや品切れを防ぐ適正な在庫管理が実現しつつあります。これにより、食材が過剰に滞留することなく、より新鮮な状態で商品を提供できる体制が整い、品質の向上に寄与しています。 また、店舗における発注業務の代替や、物流センターでの保管スペースの縮小など、サプライチェーン全体の無駄を削減することで、店舗運営の大幅な効率化が期待されています。今後は実証実験を通じて効果を検証しながら、段階的に対象業態や品目を拡大していく展望を描いています。

【成果】 導入後、AIによる自動発注システムの提案は95％という高い採用率で現場に定着しています。発注業務の省人化が実現しただけでなく、欠品の改善や在庫の低減といった具体的な効果が確認されました。 今後は、店舗の保管スペースにおける在庫の過不足低減や食品ロス削減、納品遅延や緊急配送などのムダの排除が期待されています。

【成果】 東北大学病院における一部診療科の医師10名の協力による実証では、紹介状や退院サマリなどに記載する要約文章を新規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ました。また、生成された文章の表現や正確性についても高い評価を獲得しています。 これにより、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が大幅に軽減され、生成された要約文章を参考にしながら各文書を効率的に作成できる可能性が確認されました。

【成果】 導入から1年間で、全社員合計で18.6万時間の労働時間削減を達成しました。1回あたりの利用で平均約20分の業務短縮につながっており、検索エンジン代わりの単純な用途から、戦略策定や商品企画といった高度な活用へと社員のAIスキルも向上しています。 また、懸念されていた情報漏洩や著作権侵害などの問題も一切発生していません。品質管理領域に特化したAI機能についても、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、自社データを構造的に整備する「パナソニック コネクトコーパス」の構築を進め、人事や社内ITサポートなどより幅広い業務領域への展開を目指すとしています。

【成果】 生成AI機能を活用することで、固定資産台帳の転記作業において精度95％での自動化に成功しました。これにより、代理店担当者が手作業で行っていた確認・転記作業の負担が軽減され、大幅な業務効率化を実現しています。 損保ジャパンの担当者からは、早期からLLM開発や生成AIプロダクト実装の経験を積んできたAI insideの技術力が高く評価されており、今後は他業界や他業務への展開も視野に入れた取り組みが進められています。

【成果】 現場主導での内製化が進んだ結果、業務部門におけるRPA開発経験者は約400人に達し、稼働中のRPAロボットは3000を超えました。グループ全体での業務削減時間は年間130万時間に達しており、そのうちローコード・ノーコード開発が関係するシステムによる削減効果は41万時間を占めています。 個別の業務においても、外国為替業務のシステム化により年間3200時間、不渡・取引停止情報のWebデータベース構築により年間7500時間の業務削減を実現しました。現場のスタッフ自らが業務改善に取り組む文化が定着し、大幅な生産性向上を達成しています。

【成果】 2024年4月から一部の店舗で本番利用を開始し、これまで行員が手作業で行っていた融資稟議書の作成にかかる作業時間を95%削減するという劇的な成果を上げています。 今後は全店での運用開始に向けて、アプリケーションの精度向上やサブシステムからのデータ連携をさらに進めていく予定です。また、融資業務以外のさまざまな銀行業務にも生成AIの適用を拡大し、商品・サービスの向上や継続的な業務効率化を目指しています。

【成果】 導入後、月間アクティブユーザーは約90％に達し、毎日のように利用する社員は2,000人近くに上っています。業務時間の削減効果は1カ月あたり約1万時間、コスト削減効果は年間約12億円に達しました。 現場からは「数時間かかっていた契約書の比較や決算書の分析が約30秒で完了するようになった」との声が上がっており、タイムマネジメントの改善や新規事業のアイデア出しの迅速化といった定性的な変化も生まれています。