日報・議事録・メール履歴のAI活用事例

【成果】 実証実験の結果、客室乗務員がチャット形式で入力した情報から自動生成されたレポートは、業務用語を学習した自然な表現となり、編集が容易であることが確認されました。また、スムーズな英訳機能により業務負担が軽減されたほか、既存のアプリと比較してレポート作成にかかる作業時間や修正発生率の大幅な削減に成功しています。 今後は本番運用に向けた段階的な検証を進め、JALが運用する生成AIプラットフォームへの導入や、オフライン環境で動作するオンデバイス型・エッジ型での提供を目指していくとしています。

【成果】 専任スタッフ退職後も人員補充を行うことなく、25名の既存スタッフが「ユビー生成AI」を活用して業務を継続できる体制を構築しました。 診断書1件あたりの作成時間を約40分から約20分へと50%削減し、月間で約130時間の業務時間削減に成功しています。また、AIが経験や知識の差を埋めることで、経験の浅いスタッフでもベテランと同等の質の高い診断書を作成できるようになり、業務の標準化とチーム全体のスキルアップを実現しました。

【成果】 研修の実施により、社員の生成AI活用スキルが大きく向上し、グループ全体で月に約2,200時間（社員1名あたり約3.6時間）の労働時間削減という定量的な成果を達成しました。また、受講した社員からは「報告書のたたき台作成」「翻訳を踏まえた議事録作成・要約」「毎日更新される活動記録からの好事例抽出」など、実務に直結するプロンプトが多数作成されました。 これらの活用事例は450件以上提出・集約され、グループ全体の貴重なナレッジとして蓄積されています。

【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】 AIが乱気流の発生する特徴量を的確に捉えることが可能となり、日本上空の予測モデルにおいて86%という高い正答率を実現しました。従来の予測手法では乱気流の報告情報と予測位置が一致しないことがありましたが、新システムではこれらが正確に一致することが確認されています。 ANAは本システムを正式導入することで、運航における安全性と快適性の向上を実現し、お客様が安心して搭乗できる環境の強化に繋げています。

【成果】 「JAL-AI」の導入により、2024年度には実質100%の間接部門社員が同ツールを利用するまでに普及し、社内業務の効率化に大きく貢献しています。 さらに、この基盤を応用して空港業務に特化した「空港JAL-AI」も新たにリリースされました。現在、チェックインカウンター等での危険物検索、イレギュラーアナウンス文章生成、ラウンジ入場条件検索などのアプリとして活用されています。 実証実験のアンケートでは、グランドスタッフの90%以上が「お客さまへの回答速度が向上した」「アナウンス文章の作成速度が向上した」と回答し、ラウンジスタッフの70%以上からも回答速度の向上が評価されるなど、現場のサービス品質向上に直結する成果を上げています。今後は、一つのインターフェースでさまざまな業務に使えるAIの実現を目指し、APIを介した業務システム連携や社内ポータル情報のクローリングなど、さらなる進化が予定されています。

【成果】 ツールの導入により、膨大なテンプレートの検索が容易になったことで、2024年4月入社の新人が早期に業務デビューを果たしました。 新人がベテランを超える数の問い合わせメールに対応できるようになるなど、早期戦力化に大きく貢献しています。業務品質の担保とスピードの維持が実現されつつあり、今後は自動化によって創出された時間を活用し、顧客一人ひとりに寄り添った「人間味のある一言」を添えるなど、さらなる顧客満足度の向上を目指していくとしています。

【成果】 生成された回答テンプレートは実際のカスタマーセンター業務で利用が開始されており、安全性を担保しながら対応業務の効率化と品質の平準化が進められています。今後は、生成AIのハルシネーションをさらに軽減させる技術開発を継続し、最終的にはメール回答の完全な自動生成の実現を目指していくとしています。

【成果】 試験運用において自動車保険に係る照会を対象に検証した結果、高い精度が認められました。その後、対象商品を火災保険や傷害保険等にも拡大して検証を行ったところ、約8〜9割のケースで「AI Search Pro」の有用性が確認されました。 定量的な成果として、社員が1件あたりの回答作成に要する時間が約4割削減されるという大きな業務効率化を実現しています。この結果を受け、全営業部店および代理店ヘルプデスク等への本格導入が開始されました。今後は、コンタクトセンターにおける照会応答業務への転用や、グループ会社への横展開を通じて、さらなるシナジー創出を目指していくとしています。

【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。

【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】 生成AIチャットボットの導入により、24時間いつでも迅速な問い合わせ対応が可能となりました。技術サポートに関する問い合わせでは、これまで平均1時間かかっていた回答スピードが平均40秒へと短縮され、待ち時間を98%削減することに成功しています。 また、カスタマーサービスに関する問い合わせにおいても、オペレーターが個別に対応して平均321秒かかっていた処理が平均10秒へと短縮され、97%の削減を実現しました。これにより、顧客の待ち時間というムダが大幅に解消され、必要な情報をスムーズに得られる体験を提供できるようになりました。今後は対応領域をさらに拡大し、納期や出荷・配送状況の回答、チャット上での処理完結など、サービスの拡充を進めていく展望が示されています。

【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。