システム・SaaS連携のAI活用事例

【成果】 本機能の開発により、ユーザーは自身の顔や声を模したAIアバターを容易に作成し、プレゼンテーションや質疑応答を自動化する基盤が整いました。これにより、プレゼンテーションの準備にかかる時間や人的負荷の大幅な軽減が期待されています。 今後は、Microsoft TeamsやMicrosoft PowerPointといったアプリケーションからシームレスに利用できるようになる予定です。まずは富士通社内での試験運用を開始し、その後に法人顧客向けの提供を目指すなど、実践的なAIエージェントの社会実装に向けた準備が着実に進められています。

【成果】 RAG機能のリリースからわずか2ヶ月で、増加していた有人対応を50%以上削減することに成功しました。問い合わせ対応に割かれていた時間が大幅に減少し、担当者が新規システムの導入や改善活動といった付加価値の高い業務に注力できるようになっています。 また、現場のユーザーからは「相手が人ではないため、時間を気にせず気軽に質問できるようになった」という好意的な声が寄せられています。今後は、総務や人事、設計部門など他部署への展開を進め、全社的なナレッジマネジメントの実現を目指しています。

【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】 各地域の受注センターに入る全問い合わせのうち、約30％をボイスボットで自動対応することに成功しました。これは当初の目標であった20％を大きく上回る成果です。人員を増やすことなく、新規受注の増加という本来の目的を達成することができました。 また、社内システムとの自動連携によって情報共有のリアルタイム性が向上し、後処理業務（ACW）の大幅な効率化にもつながっています。現場の従業員からは「電話が鳴り響いて取れない状況が軽減された」と感謝の声が上がっており、職場環境の改善に大きく寄与しているといえます。 今後は、引っ越し後の段ボール回収手配など、利用範囲のさらなる拡大を検討していく予定です。

【成果】 社内トップユーザーによる実践的な生成AI活用の結果、年間576時間という大幅な業務時間削減を達成しました。従来は数時間を要していた表計算作業やエラー調査が数分で完了するようになり、非エンジニアでも高度な関数を活用できるようになっています。 また、会議後のアイデア整理も数十分で完了するようになり、意思決定の迅速化と正確性の向上に寄与しています。これらの成果は「exaBase 生成AI」の自動計測機能によって実測されたものであり、特別な技術知識を持たない一般的なビジネスパーソンでも、適切な活用方法によって大幅な業務効率化が可能であることが実証されました。

【成果】 検証の結果、コールセンター業務においては、一定の条件下であればAIが顧客のニーズに適切に応えられることが確認されました。AIがオペレーターの補完的な役割を担うことで、業務全体の効率化が期待できるという手応えを得ています。また、事務本部のマクロ業務では、AIが高い精度でタスクを遂行できる場面と、人間による最終確認が不可欠なケースが明確に切り分けられ、AIと人の効果的な役割分担を設計できるようになりました。 全社的な成果として、AIを業務に取り入れることに対する心理的ハードルが大きく下がっています。プロジェクト参加者が各部署に知見を持ち帰ったことで、周囲のメンバーからも「この業務に取り入れてみてはどうか」といった自発的なアイデアが生まれるなど、AIを業務の一部として受け入れる文化が着実に醸成されつつあります。

【成果】 AIヘルプデスクの導入により、既存FAQの移行がスムーズに行われ、大きな混乱なく運用が開始されました。また、ワークフローツールの導入効果として、稟議書の決裁にかかる時間が格段に短縮されるという成果を上げています。 新型コロナウイルスの影響でTeamsの利用率が飛躍的に向上したことも後押しとなり、社内のペーパーレス化や業務再構築が大きく前進しました。 一方で、人事労務に関する問い合わせについては、依然として詳しい担当者に直接電話やメールで質問する文化が残っており、利用率の向上が課題となっています。 今後は、FAQの拡充による自動回答の精度向上や、社員への利用啓蒙を通じて、さらなる業務効率化と属人化の解消を目指しています。

【成果】 通話中の文字起こし機能により、スーパーバイザーによるエスカレーション対応が迅速かつ的確に行えるようになり、オペレーターの心理的負担の軽減と応対品質の向上に繋がりました。 また、高精度な自動要約を顧客管理システムへの入力に活用することで、通話後の記録作業（ACW）を大幅に効率化しています。こうした取り組みの結果、日勤オペレーター1人当たりの1日の受電数が約20%増加するという定量的な成果を達成しました。 今後は、蓄積された通話履歴を活用してオペレーター向けのFAQを自動生成する取り組みや、顧客向けの自動応答システム（チャットボット・ボイスボット）の導入など、さらなる業務効率化と顧客満足度の向上を目指す展望が描かれています。

【成果】 PoC（概念実証）の段階で、問い合わせ対応コストの半減が見込まれ、年間約4,080時間の業務時間削減という大きな効果が試算されました。定性的な変化として、社員がAIと対話することで自身の疑問点が明確になり、自己解決できる範囲が拡大しています。結果として、先輩社員へ質問する際の心理的ハードルが下がり、より具体的で質の高いコミュニケーションが生まれるという副次的な効果も確認されました。今後は、商業マネジメントやホテルマネジメントなど他のグループ会社への横展開や、対顧客向けの活用も視野に入れ、人とAIが共進化する文化の醸成を目指しています。

【成果】 北國銀行では、「PKSHA AI Helpdesk」の導入により、質問側は回答待ち時間が減り、回答側も効率的に対応できるようになったことで、双方の業務効率化を実現しました。 顧客の目の前で電話問い合わせをするケースが減少し、回答までの時間を事前に案内できるようになったため、より安心感のある接客が可能になっています。 また、共通の管理画面による運用でナレッジ共有が進み、他部門との連携もスムーズになりました。質問の仕方に関する研修を通じて社員のリテラシーも向上しており、自己解決率の高い運用が定着しつつあります。

【成果】 本プロジェクトの取り組みにより、従来は病院全体で数日を要していた診療報酬の算定作業が、生成AIによる原案作成と人のチェックを合わせて数分程度にまで短縮できる見込みが立っています。また、標準請求コードの自動選択が可能になれば、将来的な診療報酬改定に伴うシステム改修コストの大幅な削減にもつながると期待されています。 本研究は厚生労働省の補助事業として採択されており、得られた成果は全国の医療機関における会計処理の合理化に活用される可能性があります。

【成果】 生成AIチャットボットの導入により、夜間や休日を問わず、社内の問い合わせに対してAIが即座に応答できる環境が実現しました。これにより、新人を含むスタッフ自身が疑問を自己解決できる場面が増加しています。 その結果、これまで各店舗のベテランスタッフに集中していた質問対応が大幅に効率化され、特定の個人に負荷が偏る属人化の課題が解消されました。 スタッフ全体の生産性が向上したことで、接客や店舗運営といった本来の業務により多くの時間を割けるようになっています。社内の情報共有をスムーズにすることで、顧客に寄り添った質の高いサービスの提供へと繋がる大きな成果を生み出していると評価されています。

【成果】 東北大学病院における一部の診療科の医師10名の協力を得た実証実験では、大きな成果が得られました。紹介状や退院サマリなどに記載する要約文章を新規に作成する場合と比較して、作成時間を平均47%削減することに成功しています。 また、生成された文章の表現や正確性についても現場の医師から高い評価を受けました。膨大な電子カルテの記録から必要な情報を収集する作業負担が大幅に軽減され、AIが生成した要約文章を参考にしながら、各種医療文書を効率的に作成できる可能性が実証されています。

【成果】 AIチャットボットの導入により、システム部門では年間1万3000件以上発生していたサービスデスクへの問い合わせ件数を約31%削減することに成功し、当初の目標であった30%削減を見事に達成しました。 また、愛称の付与やシール配布といった地道な啓蒙活動が功を奏し、社内には「まずはチャボットに聞いてみよう」という文化が醸成されつつあります。従業員が自発的にチャットボットを活用する姿が見られるようになるなど、定性的な面でも大きな変化をもたらしました。 今後は、FAQのメンテナンスを継続してユーザー満足度をさらに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おり、さらなる業務効率化を見据えています。

【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。