定型業務自動化のAI活用事例

【成果】 退院時看護サマリの作成時間が平均12分20秒から7分5秒へと42.5%短縮され、作成時の心理的負担度も27.2%減少しました。特に入院日数が6日以上の患者に関するサマリ作成においては、作成時間が46.6%減、心理的負担が29.7%減と大きな効果が確認されています。現場からは「急なサマリ作成にも慌てず対応できるようになり、患者のベッドサイドに行く時間が増えた」という声が上がっています。また、医師の退院時サマリ作成業務も最大3分の1に短縮されるなど、多職種での業務効率化とケアの質向上が実現しています。

【成果】 AIによる予測モデルの導入により、月間の客数予測精度は95%以上という高水準を維持しています。全305店舗における客数修正率はわずか0.5%にとどまり、店舗での客数予測や入力作業が大幅に効率化されました。 これにより、自動発注の精度向上やレジシフトの最適化が実現し、客数予測および入力作業にかかる工数を年間で約1,100時間削減する効果を生み出しています。現場の管理職の負担が軽減されたことで、今後は他のシステムとの連携をさらに深め、店舗オペレーションの効率化や販促施策への活用など、さらなるデジタル変革を推進していく展望です。

【成果】 半年間のPoC活動を通じて、要約や分類、抽出といった定型業務を中心に、24テーマの9割以上で生成AIの有効性が確認されました。特に知財部門では、これまで人手で行っていた作業の約8割をプロンプト化し、生成AIに任せることで大幅な省力化を実現しています。 2024年10月からは第3シーズンの活動がスタートし、25のテーマで実業務への適用検証が進められています。今後は、社内に蓄積された非構造化データと基幹システムの構造化データを掛け合わせることで、新たなビジネス価値を創出する「次世代データドリブン経営」の実現を目指しています。