マニュアル・業務規定・FAQのAI活用事例

【成果】 本サービスの導入により、顧客は時間や場所を問わず、プロの営業担当に近い水準の回答を24時間いつでも得られる環境が整いました。顧客の潜在的なニーズを対話を通じて深く捉えることで、顧客体験価値の大幅な向上が期待されています。また、サイト内でのコミュニケーションが強化されたことで、離脱率の改善やサイト内回遊の促進、さらにはコンバージョンの増加といった定量的な成果も見込まれています。同社は今後も、AIとの会話を通じて一人ひとりに最適な提案ができるホームページ作りを推進していくとしています。

【成果】 生成AIを搭載した人型AIアシスタントは、2024年7月末時点で約7,000店舗に導入されています。 音声検索機能により、スタッフがスピーディにマニュアルを確認できるようになり、店舗責任者やSVへの問い合わせ対応といったオペレーション負担の軽減が期待されています。また、過去の販売実績を容易に確認できるようになったことで、施策内容に応じた販売計画の立案や、迅速な売場づくりへの反映が可能となりました。 今後は導入店舗をさらに拡大し、店長業務のサポートと店舗の省力化を推進していく方針です。

【成果】 本プロジェクトは2025年6月の実装を予定しており、導入後は新人や若手従業員が顧客対応時の疑問をスムーズに自己解決できるようになることが期待されています。これにより、業務の習熟スピードが大幅に向上するだけでなく、これまで長年の経験が必要だった専門的な職務にも、より多くの従業員が早期に参画できる環境が整います。最終的には、ITシステムの活用によって従業員の働きがいや生産性が高まり、顧客満足度のさらなる向上につながると評価されています。

【成果】 2023年8月より全従業員約2,500人を対象に運用を開始し、日常業務の効率化を推進しています。社内定着に向けた取り組みとして実施した活用研修には、約3割の従業員が参加するなど高い関心を集めました。 さらに、業務改善につながるプロンプトのアイデアを社内から募集する「全社プロンプトアイデアソン」を開催し、各部門における推進リーダーの育成を図っています。今後は、連携する社内データを拡充することでマニュアル検索の煩雑さを解消するほか、お客様からの問い合わせ対応への活用も視野に入れ、体験価値の向上を目指していく方針です。

【成果】 本サービスの導入により、建設中小企業は報告書などのドキュメント作成の自動化や、コンテンツ作成をはじめとするマーケティング業務の効率化が期待できます。定常業務にかかる時間を大幅に削減することで、現場のスタッフが本来の建設業務に集中できる環境が整います。また、最新の生成AIを業務プロセスに組み込むことで、DX推進における競合優位性の確立にもつながります。 同社は今後、Googleが提供する「Bard」などの新たな生成AIについても検証を進め、さらなるサービスの拡充と顧客の生産性向上を目指していく方針です。

【成果】 2024年1月の運用開始以降、エンジンやトランスミッションなどパワートレーン関連の開発に携わる約800人のエンジニアに向けてシステムが解放され、月間に数百回利用されるなど現場への定着が進んでいます。 実際に活用しているエンジニアからは、排出ガス測定機器の仕様や環境規制に関する質問に対して正確かつ詳細な回答が得られ、これまで適切な文書を探し出して膨大な文章を読み解くのに要していた時間が大幅に短縮されたと高く評価されています。 今後は技術図面などの視覚的な情報の取り込みや、顧客の不満を分析して次世代車両の改善に繋げる「消費者の声エージェント」の開発など、さらなる機能拡張が構想されています。

【成果】 全社へのAI導入から1年間で、社員の労働時間を合計18.6万時間削減するという大きな成果を達成しました。1回の利用あたり平均約20分の業務短縮につながっており、直近3ヶ月の利用回数は前年同期比で41％増加するなど、社内での定着が進んでいます。 定性的な変化として、導入当初は単純な検索エンジン代わりの利用が主でしたが、現在では戦略策定の基礎データ作成や商品企画など、より高度で生産性の高い業務への活用へとシフトしています。また、懸念されていたシャドーAIによる情報漏洩や著作権侵害などのセキュリティインシデントは、導入後16ヶ月間一切発生していません。 品質管理に特化したAI機能についても、現場の社員から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、設計段階での問題特定や手戻り時間の削減による人手不足解消が期待されており、さらにはAIが自律的に業務を遂行する「オートノマスエンタープライズ」の実現に向けた構想も進められています。

【成果】 2019年からの試験運用を経て、不具合の予兆を示す有効な特徴量の抽出に成功し、2020年から本格的に仮説探索型の故障予測分析を開始しました。 具体的な成果として、ボーイング787のエアコンシステム部品の不具合予兆検知に関する特徴量作成に成功し、航空技術協会の表彰審査会委員長特別賞を受賞しています。また、対象システムが停止している最中に特定の傾向を示す特徴量が存在するなど、人の知見だけでは見出せなかった新たな特徴量を発見することにも成功しました。 今後は、dotData活用の質と量の双方を強化し、部品整備部門など社内のより多くの部門での分析・予兆検知の取り組みを広げていく展望です。

【成果】 AIツールの導入により、オペレーターから管理者へのエスカレーション率が14%削減されるという大きな成果を上げています。また、情報を探す作業を中心にオペレーターの応答時間が平均10秒短縮され、年間で1万1000時間もの応対時間削減を実現しました。 必要な情報を短時間で正確に確認できるようになったことで、オペレーターごとの対応のばらつきが減少し、未経験者の教育にかかる時間も大幅に軽減されています。受付ミスの削減や正確な応答は、お客さま満足度の向上にも直結しています。今後は、AIによる定型対応の自動化や検索精度のさらなる向上を目指し、企業が持つデータの価値を最大化していく展望が描かれています。

【成果】 三菱UFJニコス株式会社では、AI音声自動応答システムの導入により、金融機関に求められる高い信頼性と24時間対応の両立を実現しています。 本プロジェクトにおいて高く評価されているのは、ツール導入をシステム部門任せにせず、現場のオペレーターが主体となって応対ノウハウを数百ものテストシナリオへと昇華させた運用体制です。現場の知見をAIの回答品質に直接反映させることで、実際の顧客の発言バリエーションに即した精度の高い自動応答が可能になりました。 この取り組みにより、夜間や休日を含めた24時間体制での支払いサポートが実現し、お客様を待たせない最適な受電体制の構築に大きく貢献しています。

【成果】 現時点では共同研究の開始段階であり、具体的な定量効果はこれからの検証を待つ形となります。しかし今後の展望として、構築した特化型モデルを活用し、企業分析エージェントや提案書作成エージェントなど、複数のAIエージェントを組み合わせた法人営業の効率化・円滑化を見込んでいます。 さらに将来的には、その適用範囲を拡大し、デジタルチャネルにおけるパーソナルエージェントの実現や、顧客本位の業務運営（フィデューシャリー・デューティー）に基づいた対応強化など、グループ全体の業務革新を支える中核的なソリューションとしての確立を目指しています。

【成果】 社内ポータルのトップ画面にAlliを実装した結果、システム部門では年間1万3,000件以上発生していたサービスデスクへの電話やメールによる問い合わせ件数を約31%削減することに成功しました。これにより、当初の目標であった「問い合わせ対応工数の30%削減」を見事に達成しています。 また、社内において「まずはチャボットに聞いてみよう」という自己解決の文化が醸成されつつあるという定性的な変化も生まれています。 今後は、FAQのメンテナンスを継続してユーザー満足度を向上させるとともに、システム専用のAIチャットボットの新設も計画しています。

【成果】 このAIチャットボットの導入により、マニュアルやFAQの作成工数が大幅に削減されました。従来は画面のスクリーンショットを多用した網羅的な資料を作成していましたが、質問文と回答文を短文でフォーマットに入力するだけで済むようになりました。 今後は、利用件数や時間帯別の利用状況、正答率などを定期的に分析し、Q&Aの範囲拡大や改善を継続していく予定です。さらに、情報システム以外の部門への展開や、他システムと連携して手続き処理の実行までをガイドする仕組みへの発展も視野に入れています。

【成果】 CAG技術を採用した結果、RAGを用いた場合と比較してAIの正答率が約1.3倍に向上するという定量的な成果が得られました。安定した高精度な回答が可能になったことで、社員はより確実な対応策を迅速に得られるようになっています。 この取り組みにより、カスタマーハラスメントに対する初動対応が強化されただけでなく、社員が安心して働ける心理的・物理的な職場環境の構築に大きく貢献しています。