定型業務自動化のAI活用事例

【成果】 実証実験の結果、客室乗務員の引き継ぎレポート作成時間を最大で3分の1に短縮することに成功しました。これにより、乗務員が旅客サービスに注力できる時間を新たに創出しています。また、AIがJAL仕様の標準的なレポートを生成することで、内容の修正発生率が低下し、管理者を含めたレポート業務全体の工数抑制にもつながりました。 今後は、対象となるレポートの種類を拡大し、全客室乗務員への展開を目指してプロジェクトを推進しています。

【成果】 千葉県市川市にある三井倉庫サプライチェーンソリューションの拠点において実証実験が行われ、8つのバースで正式にサービスが導入されました。 ナンバープレートの自動認識により、これまで管理が難しかった荷物の積み降ろし時間の実績データが正確に取得できるようになりました。手入力によるミスや漏れが防げるだけでなく、予約情報がない車両についてもログとして実績データを取得することが可能です。 導入企業では、取得したデータを分析することで、ドライバーの待機時間削減や庫内作業の準備、人員配置の最適化など、業務プロセスの効率化が進められています。また、マニュアルでの管理工数が削減されることで、年間約300万円程度のコスト削減が見込まれています。

【成果】 AI配送シミュレーターの導入により、定温センターにおける配送コース数とトラックの稼働台数をそれぞれ約1割削減するという定量的な成果を達成しました。これにより、深刻化するドライバー不足への対応だけでなく、車両稼働の最適化によるCO2排出量の削減にも貢献しています。今後は常温配送への展開も予定されており、さらなる物流効率化と環境負荷低減が期待されています。

【成果】 情報の一元化により、規制管理者への問い合わせ回数が大幅に減少し、現場の人的負荷を軽減することに成功しました。チャットアプリを通じたリアルタイムな映像確認が可能になったことで、これまで1日あたり約60分かかっていた現場状況の確認時間が、わずか3分程度へと劇的に短縮されています。 また、規制履歴の自動記録と一括出力により、毎月約100分を要していた集計・記録作業が不要となり、転記ミスの防止と情報の正確性向上という定性的な効果も得られました。今後は、センシング情報の追加による適用範囲の拡大を目指すとしています。

【成果】 全社利用の開始からわずか3ヵ月間で、9,500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。 これは対象ユーザーの総労働時間に対して約2.5％の削減効果に相当し、多岐にわたる業務の効率化が実証されています。 セキュリティを担保しながら、翻訳やプログラミング支援、文書作成といった日常業務にAIを組み込むことで、従業員がより付加価値の高い業務に注力できる環境が整いつつあります。

【成果】 AIシステムの導入により、これまで手作業で行っていた計画立案にかかる業務時間を約70%削減することに成功しました。 また、季節要因などによる急激な需要変動に対しても、生産・輸送・在庫計画を柔軟かつ迅速に修正できるようになり、計画自体の質が大きく向上しています。長年の課題であった業務の属人化が解消されたことで、特定の熟練者に偏っていた業務負荷が軽減され、現場の働き方改革にも直結する成果を上げています。

【成果】 コンテストには想定を大きく上回る425件の応募が集まり、月間約295人日分（約141,000分）に相当する業務時間の削減効果を創出しました。事後アンケートでは9割以上の社員が「次回も参加したい」と回答しており、生成AIに対する心理的なハードルを大きく下げることに成功しています。 また、この取り組みを通じて、社内に眠るAIに関心を持つ人材を多数発掘することができました。現在はグループ横断の新たなAIプロジェクトチームを立ち上げており、今後は事務作業の効率化に留まらず、商品開発や顧客体験の改善といった事業の根幹に関わる価値創出へとAI活用を引き上げていく展望を描いています。

【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】 全社的な取り組みの結果、2025年7月14日時点で、個人向けサービスを中心に51件の生成AIを活用した機能が導入されました。また、社内業務においても、業務効率化を目的としたプロジェクトが35件以上進行するなど、具体的な動きが活発化しています。生成AIの活用を「義務化」し、働き方の前提を変えることで、従業員がより創造的な業務に集中できる環境の実現に向けた確かな手応えを得ています。

【成果】 本システムの導入により、ドローンの空撮動画からAIが資機材を検出し、現場3Dモデル上に見える化することが可能になりました。現在、人と同程度の大きさの資機材であれば概ね検出できており、対応可能な資機材は25種類に上ります。 現場での実証検証の結果、従来の目視による巡回作業と比較して、資機材管理にかかる作業時間を約75％（1回あたり約2時間から30分へ）削減するという大きな成果を達成しました。また、敷地内の資機材の配置が可視化されたことで、活用されていない資機材を早期に発見して返却できるようになり、無駄なレンタルコストの削減にもつながっています。 今後は、手で持ち運べる小型資機材の検出率向上や、他の現場への横展開、さらには既存の現場管理システムとの連携による一層の業務効率化が見込まれています。

【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】 AIによるレポート作成機能を導入した結果、これまで1件あたり20分かかっていたレポート作成業務が、わずか5分にまで短縮されました。30分の栄養指導と合わせても、1回の指導にかかるトータルの業務時間が50分から35分へと大幅に削減されています。 この業務効率化により、管理栄養士の実質的な時給は40%以上向上し、時給2,000円を超える見込みとなりました。手作業による負担が軽減されたことで、管理栄養士はより多くの時間を患者への対応や質の高い栄養指導に充てることが可能になっています。同社は今後も最新技術を取り入れ、従業員のワークライフバランス向上とサービスの品質向上を両立させていく方針です。

【成果】 AIが発注推奨値を自動算出することで、発注業務にかかる時間を1店舗あたり1週間で約6時間削減することに成功しました。これにより、発注担当者の業務負担が大幅に軽減されています。 また、適切な商品陳列量の維持による販売機会の最大化や、過剰発注の抑制による廃棄ロスの適正化（フードロス対策）といった効果も期待されています。今後は導入店舗での売上や収益への効果を検証し、さらなる展開店舗の拡大を目指すとしています。

【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】 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、精度の高い発注が行えることが実証されました。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。 現場では、3週間先まで算出された各商品の発注数量が画面に表示され、スタッフは異常値を確認するだけで済むようになり、作業負荷が大幅に軽減されました。AIによる高精度な予測は、商品の欠品を防ぎ販売機会を創出すると同時に、廃棄ロスの削減にも貢献しています。さらに、難易度の高い発注業務が自動化されたことで、経験の浅い新入社員でも精度の高い発注が可能となり、早期戦力化という定性的な成果も生み出しています。