業務の自動化のAI活用事例

【成果】 全社へのAI導入から1年間で、社員の労働時間を合計18.6万時間削減するという大きな成果を達成しました。1回の利用あたり平均約20分の業務短縮につながっており、直近3ヶ月の利用回数は前年同期比で41％増加するなど、社内での定着が進んでいます。 定性的な変化として、導入当初は単純な検索エンジン代わりの利用が主でしたが、現在では戦略策定の基礎データ作成や商品企画など、より高度で生産性の高い業務への活用へとシフトしています。また、懸念されていたシャドーAIによる情報漏洩や著作権侵害などのセキュリティインシデントは、導入後16ヶ月間一切発生していません。 品質管理に特化したAI機能についても、現場の社員から5点満点中3.5点という高い評価を獲得しています。 今後は、設計段階での問題特定や手戻り時間の削減による人手不足解消が期待されており、さらにはAIが自律的に業務を遂行する「オートノマスエンタープライズ」の実現に向けた構想も進められています。

【成果】 ローカル5GとAI画像解析、そして見回りロボットを組み合わせた監視体制により、大きな業務効率化の成果が確認されています。最大64台のカメラ映像を同時に閲覧できる環境が整い、熟練スタッフが遠隔からでも牛の健康状態を正確に把握できるようになりました。また、見回りロボットの遠隔操作も遅延なくスムーズに行え、現場へ駆けつける手間が大幅に削減されています。 定量的な試算では、見回り業務の軽減により年間約2,400万円、異常の早期発見による死亡牛や緊急出荷の回避で年間約1,200万円、合計で年間約3,600万円のコスト削減効果が見込まれています。今後はAIの検知精度をさらに向上させ、起立困難牛の検知率100%を目指すとともに、他の大規模農場への横展開も視野に入れた取り組みが進められています。

【成果】 2023年5月から8月にかけて実施された実証実験では、後処理時間が長い「お問い合わせ」「ご意見・ご要望」「介助申込」の3つの業務領域において、事後処理時間を18％から54%効率化できることが確認されました。 現場のオペレーターからも「簡単な内容はほとんど手直しなしで反映される」「とりとめのない内容をうまくまとめてくれる」といった高く評価する声が寄せられています。この結果を受け、同年9月より実業務への正式導入が開始されており、今後はコンタクトセンターの標準的な業務フロー全体へのAI適用や、他領域への展開も視野に入れた取り組みが進められています。

【成果】 本プロジェクトは現在実証実験の段階にあり、具体的な定量成果については今後の検証を待つ形となります。しかし、すでにインプット情報をもとに所定のフォーマットでアウトプットを生成するという、技術的な実現性は確認されています。 今後は、生成AIの活用と七十七銀行がこれまで培ってきたデータ分析のノウハウを融合させることで、定例業務やデータに基づく仮説検証のプロセスを飛躍的に迅速化していく方針です。 最終的には、職員がより付加価値の高い業務に注力できる環境を整えることが期待されています。これにより、挑戦的な企業文化の醸成や従業員エンゲージメントの向上を実現し、同行のさらなるDX推進へと繋げていく構えです。

【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。

【成果】 育成プログラムの継続的な展開により、社内においてデジタル技術を活用した業務見直しの機運が着実に高まっています。具体的な業務変革の動きとして、変電設備の点検業務において、従来の端末への手入力から音声認識を活用した入力への移行が検討されており、作業の安全性向上と人員配置の最適化が期待されています。また、用地取得部門では、NECの地図情報ソリューションを導入することで、これまで手作業で行っていた地図作成業務の自動化を実現しました。 今後は、育成プログラムの集大成として、受講者自身が課題を発見し、データを用いて検証・改善案を立案する実践的なワークショップが予定されており、さらなる業務改善と新規ビジネス創出への貢献が見込まれています。

【成果】 段階的な研修プログラムの導入により、受講者がデータ分析のプロセスや価値を深く理解し、取り組むべき目標がより明確になるという効果が得られました。実際の業務データを用いたOJTを通じて、業務の効率化や高度化が見込める案件が複数創出され、中には実際の業務で運用される段階に進んだ事例も生まれています。 今後に向けては、研修の最終報告会を全社に公開することでデータ分析の必要性を広く啓発するとともに、社内でのデータ分析事例共有会を開催し、さらなるデータ活用文化の浸透と受講者の拡大を目指しています。

【成果】 AIを活用した新しいマーケティング戦略の実践により、ある弁当の販売プロモーションにおいては、ターゲット層に最適なクリエイティブとキャッチコピーを用いたポスターを展開した結果、短時間での完売を達成し、販売数量が利用前と比較して200%に達するという劇的な成果を上げました。 これは、反応予測AIやフェルミ推定AIによって施策効果を事前に予測できたことで、確信を持って施策を実行できた結果です。また、企画検討や販促物制作にかかる時間も大幅に短縮され、少人数体制でも質の高いプロモーションを迅速に展開できるようになりました。 現場からは「導き出されるアウトプットに根拠と信憑性があるため安心して施策を実行できる」といった声が上がっており、今後は日用品や食料品などの最寄り品や、健康保険組合と連携した家庭用常備薬の拡販など、さらなる活用領域の拡大が期待されています。

【成果】 三菱UFJニコス株式会社では、AI音声自動応答システムの導入により、金融機関に求められる高い信頼性と24時間対応の両立を実現しています。 本プロジェクトにおいて高く評価されているのは、ツール導入をシステム部門任せにせず、現場のオペレーターが主体となって応対ノウハウを数百ものテストシナリオへと昇華させた運用体制です。現場の知見をAIの回答品質に直接反映させることで、実際の顧客の発言バリエーションに即した精度の高い自動応答が可能になりました。 この取り組みにより、夜間や休日を含めた24時間体制での支払いサポートが実現し、お客様を待たせない最適な受電体制の構築に大きく貢献しています。

【成果】 実証実験の結果、生成AIによる稟議書作成支援が業務効率化に大きく貢献することが確認されました。本格実装した場合には、最大で年間19,500時間（行員1人あたり月間約8時間）の業務時間削減が見込まれています。 さらに定性的な効果として、与信判断に必要な審査項目において、顧客へのヒアリングが不足している点をAIが明確に提示できることが実証されました。これにより、行員は「どのような情報を聞き取るべきか」という気づきを得られるようになります。単なる作業時間の短縮にとどまらず、行員自身の審査スキル向上という教育的な効果も期待されていると評価されています。 同行は今後、抽出された課題を整理し、本格的な業務実装に向けた取り組みを進めていく予定です。

【成果】 六甲バターでは、2022年10月に1号機で目標を達成したことを皮切りに、複数台の生産装置へAI検査装置の横展開を進めています。その結果、目視確認を担当する検査員の数を従来の約4分の1にまで削減することに成功しました。 検査業務から外れたスタッフは、機械の運転や調整業務を学び、オペレーター補助としてスキルアップを果たしています。これにより、AIが不良判定を出した際にも、迅速に装置の不具合に気づいて対応できる体制が構築されました。 同社は今後、生産機器の劣化具合を検知して部品交換のタイミングを予測する「予知保全」へのAI活用も検討しており、さらなる生産体制の効率化を目指していく構えです。

【成果】 現時点では共同研究の開始段階であり、具体的な定量効果はこれからの検証を待つ形となります。しかし今後の展望として、構築した特化型モデルを活用し、企業分析エージェントや提案書作成エージェントなど、複数のAIエージェントを組み合わせた法人営業の効率化・円滑化を見込んでいます。 さらに将来的には、その適用範囲を拡大し、デジタルチャネルにおけるパーソナルエージェントの実現や、顧客本位の業務運営（フィデューシャリー・デューティー）に基づいた対応強化など、グループ全体の業務革新を支える中核的なソリューションとしての確立を目指しています。

【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】 画像生成AIの活用により、生成されるデザイン案の数は従来の100倍に増加しました。これにより、デザイナーはAIが生成した幅広いアイデアをベースに、より洗練されたデザインを制作するなど、クオリティを高めるコア業務に集中できるようになっています。 アンケート分析においては、担当者の主観やバイアスを排除した信頼性の高いデータが得られるようになり、外部発注を必要とせずに社内システムで迅速な分析が可能となりました。結果として、アンケート分析業務において約80％の効率化を実現しています。 今後は、この生成AI環境を全社や海外のグループ会社にも展開し、さらなる業務効率化とグローバルでの開発力強化を目指していく方針です。

【成果】 このAIチャットボットの導入により、マニュアルやFAQの作成工数が大幅に削減されました。従来は画面のスクリーンショットを多用した網羅的な資料を作成していましたが、質問文と回答文を短文でフォーマットに入力するだけで済むようになりました。 今後は、利用件数や時間帯別の利用状況、正答率などを定期的に分析し、Q&Aの範囲拡大や改善を継続していく予定です。さらに、情報システム以外の部門への展開や、他システムと連携して手続き処理の実行までをガイドする仕組みへの発展も視野に入れています。