システム・SaaS連携のAI活用事例

【成果】 実証実験を通じて経過記録業務の自動化における有効性が確認できたため、一部の保険金お支払センターにて本システムの先行導入が開始されました。 記録業務の大幅な効率化により創出された時間を活用し、顧客対応のさらなる充実と事故対応の品質向上が期待されています。今後は導入の効果やリスクを検証しながら段階的に適用範囲を拡大し、2024年内には全国の保険金お支払センターでの利用開始を目指しています。 また、より損害保険業界に特化したLLM（大規模言語モデル）の導入も検討していく予定です。

【成果】 導入の結果、大量の帳票を一度に処理しても高い精度で読み込むことができ、特に納税通知書に関してはほとんど間違いが見受けられないレベルに達しました。 入力プロセスが不要になり、読み込んだデータを一つの画面上でチェックするだけで済むようになったため、紙と画面を見比べる負担が大きく軽減されています。 所在地コードの自動出力機能も実装できたことで、理論上は年間約400時間の業務時間削減が見込まれています。 現場の担当者からは、限られた時間内での処理業務がスムーズに進むことへの期待が寄せられており、今後は連続スキャナーの導入など、さらなる業務効率化に向けた取り組みも視野に入れています。

【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】 24時間365日の自動受付が可能となり、夜間や土日など営業時間外の申し込みに対応できるようになったことで、顧客の利便性が大きく向上しました。導入初年度でありながら、控除証明書の再発行件数の25%を「MOBI VOICE」で対応することに成功しています。 受電したうちの65%で再発行手続きを完了でき、そのうちの約6割は人の手を介さずに処理を終えています。当日受け付けた依頼をその日のうちに発行できるスピード感を実現し、繁忙期におけるオペレーターの心理的・物理的な負担軽減に大きく貢献しています。今後は住所変更やあふれ呼の一次対応など、活用シーンの拡大を見据えています。

【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】 ニトリグループでは、最適な配送ルートを高速で作成できるようになったことで、商品配送におけるドライバーの労働時間短縮を実現しています。 さらに、効率的な配送ルートの運用によってCO2排出量が削減され、地球温暖化や大気汚染といった環境負荷の軽減にも貢献している点が高く評価されています。

【成果】 システムの運用開始により、訪問担当者は過去の対応履歴やオーナーの嗜好、現在の状況などを訪問前に瞬時に把握できるようになりました。これにより、顧客一人ひとりに寄り添った最適な提案や対応を迅速に行うことが可能となっています。 また、事前の情報収集や準備にかかる手間が大幅に削減され、担当者の業務効率化にもつながっています。同社は今後もDXを推進し、顧客に最適なサービスを提供し続ける仕組みづくりに取り組んでいくとしています。

【成果】 プロジェクト開始から約1年という短期間で新サイトのローンチに成功し、IT未経験のメンバーによる内製運用が実現しました。AIを活用したレコメンド機能は非常に高い効果を発揮しており、サイト全体の売上に占めるレコメンド経由の割合は平均40％、最高で48％を記録しています。サイトオープンから2年後には、レコメンドによる売上が3.2倍へと大きく伸長しました。 また、マーケティング施策の自動化により、会員登録後のフォローやメルマガ配信にかかっていた手作業の時間が削減され、大幅な業務効率化を達成しています。その結果、メールマガジンの会員数は約4倍に増加し、メルマガ経由の売上も約4倍に拡大しました。 さらに、システムの運用を通じて現場メンバーの意識にも変化が生まれています。「この作業を自動化して効率化したい」といった自発的なアイデアがチーム内で活発に議論されるようになり、データに基づいた新しい施策が次々と生み出されるデータドリブンな組織文化が定着しつつあります。

【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】 システムの導入により、医療現場における大幅な業務効率化とケアの質向上が期待されています。看護カンファレンスにおける実証検証では、記録に要する時間が従来比で約40％短縮されました。さらに、作成された記録の約8割が「従来の手入力による記録よりも優れている」と評価され、学会でもその成果が発表されています。 現在、カンファレンスで1日あたり1病棟17分、電話サポートで看護師一人あたり2分かかっていた記録時間をそれぞれ約40％削減することを目指して実運用が進められています。また、問診生成AIの活用により、診察時の症状ヒアリングにかかる時間を最大25％軽減する目標も掲げられています。これにより創出された時間を、より深い対話や治療方針の検討、患者ケアの充実に充てることが可能となりました。

【成果】 建設分野の専門的な質問に対しても、自社のノウハウに基づいた正確な回答を迅速に得られるようになりました。回答の生成に用いた文書が明示されるため、情報の裏付け確認が容易になり、的確な業務判断とさらなる業務効率化につながっています。今後は手書き文書のデータ化や外部データベースとの連携、さらには画像や動画生成への拡張も視野に入れ、独自の生成AI環境を深化させていく方針です。

【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】 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。