専用Webアプリ・業務システムのAI活用事例

【成果】 チャットボットの導入により、ユーザーからの質問や相談に対する自己解決率が50%を超えるという高い成果を達成しました。キャンペーン展開時などアクセスが急増する状況下でも、安定した運用と高い自己解決率を維持しています。従来のメール対応から即時対応が可能になったことで、ユーザーの満足度向上に大きく貢献しています。 今後は、チャットボットのヒアリング機能で蓄積したデータを活用し、問い合わせ傾向に応じた動的な回答フローの構築や、ゲームのプレイ状況データとの連携による、よりパーソナライズされたサポートの実現を目指しています。

【成果】 次世代営業端末の導入により、対面・非対面を問わず、顧客一人ひとりに最適化されたコンサルティングセールスが可能になりました。 オンライン面談機能により、遠方の家族が同席する契約手続きなど、多様なライフスタイルに合わせた柔軟な対応が実現しています。また、パーソナライズされた動画提案書の活用により、顧客は自身の空き時間に自分のペースで保険プランを検討できるようになりました。 AIによるプラン設計とわかりやすい画面表示の組み合わせにより、営業担当者の提案業務が高度化され、よりスムーズで説得力のある顧客コミュニケーションが期待されています。

【成果】 本システムの導入により、社内に散在していた属人的な知識が組織の資産として集約され、全社員が一貫性のある情報をスピーディーに取得できる環境が整いました。 AIチャットボットが瞬時に回答や提案を行うことで、営業担当者の負担が軽減され、高度な商品提案や素早い見積提示が可能になっています。 これにより、リードタイムの短縮による受注率の向上や、顧客満足度の向上が期待されています。 将来的には、富士丸産業のWebサイト上に生成AIを活用した顧客向けチャットボットを配置し、24時間365日対応や自動応答によるさらなる業務効率化を目指す展望も描かれています。

【成果】 高精度なAIエンジンの導入により、一般的に数日から一週間程度かかっていた不動産査定を、最短60秒で提示することが可能になりました。 適正な不動産価格を迅速かつ客観的に算出できるようになったことで、事業者と顧客の間にある情報の非対称性が解消され、ユーザーからの信頼性向上や他社との明確な差別化が期待されています。また、金融機関向けにも大きなメリットをもたらしています。AIによる正確な価格査定を活用することで、不正業者や虚偽申告を事前に検知し、融資リスクを大幅に軽減できる見込みです。 今後は、今年度中に年間1万人のサービス利用を目指すとともに、不動産価格の不透明性に起因する業界課題を解決するため、関連サービスへの応用をさらに広げていく展望です。

【成果】 導入後半年間で、全社員の60%以上が新しいAIヘルプデスクを活用しており、以前のチャットボット（利用率5〜25%）と比較して大幅な利用率向上を達成しました。社員の自己解決が促進されたことで、各事業部門の問い合わせ対応や運用にかかる工数が最大70％削減され、年間で社員2名分程度の工数削減に相当する効果を生み出しています。 現場の社員からは「情報が圧倒的に早く見つかるようになった」と高く評価され、本取り組みは社内のプロジェクトアワードを受賞しました。今後は、データ分析に基づく不足記事の補完や、PDF内の該当部分へ直接アクセスできる機能の検討、重要な情報を確実に届けるプッシュ型の通知連携など、さらなる利便性向上に向けた改善を進める方針です。

【成果】 開発したシステムのβ版をKDDIのデジタルマーケティングおよび広告業務に試験導入した結果、デザイン考案やラフ作成などの関連業務にかかる工数を50％削減することに成功しました。ブランド管理に詳しくない担当者でも原則に沿ったクリエイティブ制作が可能となり、業務の平準化と品質管理の両立を実現しています。 さらに、過去の広告配信実績データに基づくKPI予測モデルにより、生成された数十種のクリエイティブ案から良質なものを自動で選別できるようになりました。 これにより、担当者の経験やスキルに依存しない、データドリブンで均質的な評価体制が整い、広告効果の高いクリエイティブ制作の効率化を達成しています。

【成果】 本サービスの導入により、顧客は「いつでも」「どこでも」プロの営業担当に近い水準の回答をWeb上で得られる環境が整いました。 AIとの対話を通じて顧客の潜在的なニーズを深く捉え、パーソナライズされた情報提供が可能になっています。東急リバブルは今後、この対話型チャットサービスを通じて顧客体験価値をさらに向上させるとともに、サイト内でのコミュニケーション強化による離脱率の改善と、回遊促進によるコンバージョンの増加を見込んでいます。

【成果】 AIエージェントの導入により、故障の原因特定から対策実行までの時間が大幅に短縮されました。実証実験の段階で回答精度は90％以上、回答時間も10秒以内という高いパフォーマンスを発揮しています。さらに、故障時だけでなく、不調を事前に予知して対策を行う運用も動き始めています。 定性的な成果として、AIの提案を通じて熟練技術者の知見が現場に伝承され、若手技術者のスキル向上に寄与しています。現場では、AIが熟練者の知識を学び、そのAIの提案から技術者が学び、さらにAIが賢くなっていくという「AIと人間の教え合い」のサイクルが生まれており、機械と人が共に成長する新しいモノづくりの環境が実現しています。

【成果】 開発された「投資相談AIアバター」は、2024年1月に開催された「楽天証券 新春講演会2024」にて来場者に初披露され、新たなAI体験として提供されました。NVIDIA ACEを活用した会話型相互コミュニケーションが可能なAIアバターサービスの個人向け開発は、日本初の取り組みとなります。 今後は顧客への正式提供を目指しており、投資に関する疑問をアバターを通じて直感的に解決できる環境の構築が進められています。

【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】 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】 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】 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。