オンプレミス・社内サーバーのAI活用事例

【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】 2023年8月から10月にかけてデジタルイノベーション本部で実施された検証では、プログラマーが生成AIを用いてプログラミングの要約とコード生成を行いました。その結果、システム稼働を確認するまでに要する時間が、導入前と比較して最大約70%短縮されるという大きな成果が得られています。 今後は国内外のシステム開発支援へと展開し、レガシーシステム対応を含む社内全体の開発保守工数の30%削減を目指すとしています。また、研究サポート業務や技術アーカイブといった専門領域への応用を進めるとともに、将来的には業務特化型LLMを提供する外販サービスの展開も視野に入れています。

【成果】 本アプリケーションの導入により、社員の経験や専門用語の知識レベルに依存することなく、直感的な操作で目的のデータに到達できるようになりました。情報検索から要約の生成までが約30秒で完了するため、情報収集にかかる時間が大幅に短縮され、業務効率化に貢献しています。 2025年6月の運用開始時には、設計・製造・品質保証部門を中心とした国内5,000名以上の社員に提供されました。今後は営業や物流など、製品のライフサイクルに関わる幅広い分野の社員へと利用対象を拡大する予定です。さらに、海外拠点への展開や、回答精度の向上、検索性の拡充なども計画されており、全社的な品質マネジメントの強化と顧客対応の迅速化が期待されています。

【成果】 PoCの結果、外部ネットワークから切り離されたクローズドネットワーク環境でありながら、AIによるハラスメント判定において95％以上という極めて高い精度を達成しました。これにより、クラウドベースの大規模言語モデル（LLM）に依存することなく、オンプレミスパッケージ内に軽量な言語モデルを安全にデプロイできる可能性が実証されています。 現在、同社はソリューションの実稼働環境への導入に向け、引き続きIBMと連携しながらアプリケーションの開発とモデルの精度向上を推進しています。