AIの活用事例を探す >
チャット/UI連携の活用事例です。Slack連携・Teams連携・Webチャット・社内FAQ画面などの実装事例から、利用導線を自然に広げるする勘所や費用感、運用ポイントが分かり、導入候補を比較・検討できます。
【成果】 開発された「トークラボKIBIT」は、2025年10月より日本生命の「ニッセイみらいのカタチ 認知症保障保険(認知症サポートプラス)」の付帯サービスとして提供が開始される予定です。ニッセイ情報テクノロジーが提供する「暮らしの脳トレ」と連動する形で社会実装が進められています。 専門家からは、本ツールが信頼性とユーザビリティをバランスよく備えており、利用者による自発的なセルフチェックの習慣化を促す製品として高く評価されています。また、ファーストユーザーとなる日本生命からも、手軽なセルフチェックを日々の習慣とすることで、顧客の生活習慣の改善や健康寿命延伸をより一層サポートできると期待が寄せられています。
【成果】 「問診生成AI」の導入により、診察時の症状ヒアリングに要する時間を最大25%軽減し、より深い対話や治療方針の検討に時間を充てることが期待されています。「看護音声入力生成AI」については、従来の手入力との比較検証を実施した結果、記録に要する時間が約40%短縮されました。また、約8割の記録で「AIを用いた方が優れている」との評価を得ています。これにより、看護カンファレンス(1日1病棟17分)や電話サポート(1日1人2分)の記録時間を約40%削減する目標を掲げています。 今後は、対話型疾患説明生成AIの他科展開や、書類作成・サマリー作成支援AIの導入など、さらなる機能拡張を予定しています。
【成果】 2024年6月末より、コンタクトセンターのメール回答業務において生成AIの本番利用が開始されました。今後は年内を目処に、同様の生成AIをチャットでの問い合わせ対応にも展開し、業務用アプリケーションへのAPI組み込みを行う予定です。これらの取り組みにより、最終的にはオペレーターの問い合わせ対応にかかる時間が最大で60%程度短縮される見込みとなっており、顧客の利便性向上と業務の大幅な効率化が期待されています。
【成果】 直営塾や先行してモデル転換を行った「超個別指導塾まつがく」において、従来よりも少ない運営リソースで大きな成果を上げています。まつがくでは、国公立大学の合格実績が2020年度の6名から2024年度には42名へ、私立大学は12名から235名へと大幅に伸長しました。また、生徒数も同期間で18%増加するなど、定量的な成長を実現しています。 現場の生徒からは「やることを自分で決められる」「丁寧に学習の進捗管理をしてもらえる」といった肯定的な声が寄せられており、自立的な学習姿勢の定着という定性的な変化も確認されています。
【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】 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】 これまでのチャットボットは1日あたりの利用が100件未満にとどまっていましたが、新システムの搭載開始後3日間で1日450件へと大幅な利用増を記録しました。無人で24時間365日、旅行者の言語に合わせた対応が可能となり、利便性の向上に貢献しています。 また、本取り組みは複数のメディアで紹介され、他の観光局からも問い合わせが寄せられるなど、業界内で高い評価を獲得しています。
【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】 情報の一元化により、規制管理者への問い合わせ回数が大幅に減少し、現場の人的負荷を軽減することに成功しました。チャットアプリを通じたリアルタイムな映像確認が可能になったことで、これまで1日あたり約60分かかっていた現場状況の確認時間が、わずか3分程度へと劇的に短縮されています。 また、規制履歴の自動記録と一括出力により、毎月約100分を要していた集計・記録作業が不要となり、転記ミスの防止と情報の正確性向上という定性的な効果も得られました。今後は、センシング情報の追加による適用範囲の拡大を目指すとしています。
【成果】 現場とベンダーが二人三脚でAIを育て上げた結果、見逃し率0%、過検出率8%という極めて高い判定精度を達成し、検査工程での本稼働を実現しました。定量的な成果として、これまで二交代勤務で計4名が携わっていた検査体制を2名へと削減し、大幅な省人化に成功しています。 定性的な面でも、面倒なプログラム設定が不要なため、現場の従業員が簡単な操作のみで違和感なく業務に組み込める環境が整いました。 今後は、他の部品への磁気探傷検査の自動化展開や、教師なし学習・転移学習といった新たなAI学習手法の活用も視野に入れており、継続的な業務改善に向けた取り組みが進められています。
【成果】 東京大学マーケットデザインセンター(UTMD)との共同研究により、新機能の性能評価を実施しました。定量的な成果として、本機能を使用して職務経歴書を更新したユーザーは、使用しなかったユーザーと比較して平均で40%〜46%多くのスカウトを受け取ることが統計的に確認されています。また、有識者による定性的な文面評価においても、構成のわかりやすさや問題解決能力のアピールといった項目で高いスコアを獲得しました。 AIの活用が文章の質を客観的に向上させ、結果として企業と求職者の質の高いマッチング機会の創出に大きく貢献していることが実証されています。
【成果】 本システムの導入により、ドローンの空撮動画からAIが資機材を検出し、現場3Dモデル上に見える化することが可能になりました。現在、人と同程度の大きさの資機材であれば概ね検出できており、対応可能な資機材は25種類に上ります。 現場での実証検証の結果、従来の目視による巡回作業と比較して、資機材管理にかかる作業時間を約75%(1回あたり約2時間から30分へ)削減するという大きな成果を達成しました。また、敷地内の資機材の配置が可視化されたことで、活用されていない資機材を早期に発見して返却できるようになり、無駄なレンタルコストの削減にもつながっています。 今後は、手で持ち運べる小型資機材の検出率向上や、他の現場への横展開、さらには既存の現場管理システムとの連携による一層の業務効率化が見込まれています。
【成果】 全社員の7割以上が業務で生成AIを活用するようになり、プログラミング作業が1日がかりから2〜3時間に短縮されたり、自由記述アンケートの集計が効率化されたりといった具体的な成果が上がっています。 また、社内での知見を活かし、法人顧客向けに生成AIサービスの提供を開始。社内で効果が確認されたプロンプトのテンプレート化や、専用回線とセットにした安全な環境を提供しています。 さらに、電話の音声データをテキスト化し要約する機能など、既存の通信サービスへの生成AIの組み込みも進めています。今後は、既存システムへの組み込みにおけるROIの見極めや、AIに任せられる業務の範囲を明確にしながら、あらゆる法人向けサービスに生成AIを溶け込ませていく展望を描いています。
【成果】 「レジクマAI査定」の導入により、顧客は不動産会社に問い合わせることなく、自身のペースで手軽に住まいの資産価値を把握できるようになりました。 周辺市況や類似物件の売買事例といった詳細なデータが提供されることで、AIが算出した査定価格に対する高い納得感の醸成が期待されています。また、ChatGPTを活用した対話機能により、顧客が主体的に情報を収集する手間が省け、よりスムーズな住まいの買い替え検討を支援する体制が整いました。今後は、提供するコンテンツや機能の拡充、対象となるエリアやマンションの拡大を検討していくとしています。
【成果】 複数の医師の協力を得て行われた実証検証では、「退院サマリ」の作成に要する時間を平均で42%、最大で60%短縮できることが確認されました。検証に参加した医師からは、生成された文案の妥当性やシステムの使いやすさについて高い評価が寄せられています。年間約2万件の退院サマリを作成する規模の病院に導入した場合、年間で約2,700時間もの作業時間削減が見込まれており、医療従事者が本来の診療業務に専念できる環境づくりに大きく貢献することが期待されています。