提案書・見積作成支援のAI活用事例

【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】 次世代営業端末の導入により、対面・非対面を問わず、顧客一人ひとりに最適化されたコンサルティングセールスが可能になりました。 オンライン面談機能により、遠方の家族が同席する契約手続きなど、多様なライフスタイルに合わせた柔軟な対応が実現しています。また、パーソナライズされた動画提案書の活用により、顧客は自身の空き時間に自分のペースで保険プランを検討できるようになりました。 AIによるプラン設計とわかりやすい画面表示の組み合わせにより、営業担当者の提案業務が高度化され、よりスムーズで説得力のある顧客コミュニケーションが期待されています。

【成果】 本システムの導入により、社内に散在していた属人的な知識が組織の資産として集約され、全社員が一貫性のある情報をスピーディーに取得できる環境が整いました。 AIチャットボットが瞬時に回答や提案を行うことで、営業担当者の負担が軽減され、高度な商品提案や素早い見積提示が可能になっています。 これにより、リードタイムの短縮による受注率の向上や、顧客満足度の向上が期待されています。 将来的には、富士丸産業のWebサイト上に生成AIを活用した顧客向けチャットボットを配置し、24時間365日対応や自動応答によるさらなる業務効率化を目指す展望も描かれています。

【成果】 システムの導入により、実際の重説作成にかかる業務工数を91%削減するという大きな成果を達成しました。 従来は時間がかかっていた重説が1日で自動生成できるようになったことで、契約締結までのスピードが飛躍的に向上し、顧客からの信頼獲得にも繋がっています。 定性的な変化として、営業担当者が書類作成業務から解放され、本来の営業活動に専念できる環境が整いました。さらに、休日の間にシステムが書類を作成しておくといった運用が可能になり、従業員のワークライフバランスの改善にも寄与しています。

【成果】 高精度なAIエンジンの導入により、一般的に数日から一週間程度かかっていた不動産査定を、最短60秒で提示することが可能になりました。 適正な不動産価格を迅速かつ客観的に算出できるようになったことで、事業者と顧客の間にある情報の非対称性が解消され、ユーザーからの信頼性向上や他社との明確な差別化が期待されています。また、金融機関向けにも大きなメリットをもたらしています。AIによる正確な価格査定を活用することで、不正業者や虚偽申告を事前に検知し、融資リスクを大幅に軽減できる見込みです。 今後は、今年度中に年間1万人のサービス利用を目指すとともに、不動産価格の不透明性に起因する業界課題を解決するため、関連サービスへの応用をさらに広げていく展望です。

【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】 全社導入からわずか1カ月で、生成AIの業務活用率は導入前の59%から92%へと大幅に上昇しました。従業員の68%が「ほぼ毎日」AIを活用するようになり、習慣化が急速に進んでいます。 具体的な業務削減効果として、カスタマーサポート部門で月間10時間、営業部門で月間60時間の業務短縮を実現し、全社合計で月間768時間の業務改善を達成しました。開発部門の与信ツール刷新においても15%の業務改善効果が得られています。 現場からは「他の業務にも活用できるのでは」という声が自然に上がるようになり、非エンジニア層も含めた自律的なAI活用文化が定着しつつあります。今後はAIエージェントの作成やAIベースの新規ビジネスモデル創出に向け、さらなる活用を推進していく展望です。

【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】 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】 AIエージェントの導入により、データの有効活用が進み、提案品質の向上や業務効率の飛躍的な改善が見込まれています。 営業現場で必要な顧客情報に瞬時にアクセスできる体制が整備され、これまで以上に迅速かつ付加価値の高い顧客体験の提供が可能になると期待されています。 今後は、行内でのAIエージェントの活用範囲を段階的に拡大し、FSC上で実行する業務領域の拡充を進めることで、現場の営業力強化と顧客満足度のさらなる向上を目指す方針です。

【成果】 AIエージェントの導入により、営業担当者の訪問準備や報告作業にかかる時間を従来比で30％削減することに成功しました。報告業務の負担が軽減されたことで、顧客との対話やきめ細やかな対応に、より多くの時間を割けるようになっています。 今後は、営業部門だけでなく、本社や事務職員を含めた全職員への展開を視野に入れています。ヘルスケアや法務、教育といった専門領域に対しても、特化型の生成AIを順次開発していく予定であり、全社的な業務変革をさらに加速させていく方針です。

【成果】 2024年4月時点で、全社員の約50％が「Aflac Assist」を使用しており、監査部門では使用率100％、コーポレート部門でも70％以上を達成しました。コールセンターのオペレーターの応答時における資料検索時間は、従来比で約30％短縮されています。また、社内アンケートでは、社員の資料作成時間も30～40％短縮されたという結果が出ています。 業務効率化によって創出された時間を、営業や新商品開発、顧客と向き合う時間に充てることが期待されています。

【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】 新たなAIアルゴリズムの導入により、査定精度の飛躍的な向上が実現しました。実証実験において、機械学習による推定成約価格と実際の成約価格との誤差率の中央値（MER）は、首都圏1都4県で4.89%、全国エリアでも5.34%という極めて高水準な精度を達成しています。また、対応エリアも拡大し、全国18都道府県にわたる約30,000棟のマンションを対象とした推定成約価格の算出が可能となりました。これにより、顧客に対してより正確で透明性の高い情報提供が実現しています。

【成果】 実証実験の結果、生成AIによる稟議書作成支援が業務効率化に大きく貢献することが確認されました。本格実装した場合には、最大で年間19,500時間（行員1人あたり月間約8時間）の業務時間削減が見込まれています。 さらに定性的な効果として、与信判断に必要な審査項目において、顧客へのヒアリングが不足している点をAIが明確に提示できることが実証されました。これにより、行員は「どのような情報を聞き取るべきか」という気づきを得られるようになります。単なる作業時間の短縮にとどまらず、行員自身の審査スキル向上という教育的な効果も期待されていると評価されています。 同行は今後、抽出された課題を整理し、本格的な業務実装に向けた取り組みを進めていく予定です。