社内ナレッジ活用のAI活用事例

【成果】 2025年7月時点で、グループ全体で約12,000人の社職員がプロフェッショナルワーク内で生成AIツールを活用するまでに定着しました。その結果、月間約10万時間もの稼働時間削減という圧倒的な定量成果を達成しています。また、AIエージェントの導入により、各コンサルタントが個別にプロンプトを試行錯誤する手間が省け、アウトプットの品質向上と作業時間の大幅な短縮を実現しました。 人事エージェントの活用においては、社員の個人情報を適切に管理しながら労務管理などの自動化が進み、人事関連業務の負担軽減とデータ活用による精度向上という定性的な効果も生み出しています。

【成果】 約半年間のPoCを経て2024年8月に本番利用を開始した結果、法務部門における1人あたりの問い合わせ対応件数は月100件から最大月3件へと激減しました。 対応に要する時間も月17時間から最大30分へと大幅に短縮され、劇的な業務効率化を実現しています。この成功を受け、同年10月からは人事、経理、情報システム、知財など複数の部門へ利用範囲を拡大しました。さらに、質問先が分からない場合でも回答を得られる「全体横断型のチャット窓口」を新設したことで、社員の利便性が大きく向上し、システムの利用率は以前の約1.3倍に上昇しました。 問い合わせの回答待ち時間が削減されたことで、会社全体の生産性向上にも寄与しています。

【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】 実証実験の結果、86%という高い検索精度を達成し、行員の9割が導入を希望するなど、現場から高い評価を得ています。本導入により、年間8,000時間の対応工数削減が見込まれています。 さらに、本部におけるFAQ作成やメンテナンスの作業負担が大幅に軽減されるとともに、営業店で働く行員の規程検索時間が短縮されるといった副次的な効果も期待されています。今後は、対象となる規程やマニュアルの範囲を段階的に拡大していく予定です。

【成果】 AIが壁打ち相手となることで、初期のアイデア創出段階における業務が大幅に効率化され、提示される手順に沿って情報を入力するだけで、プラニングの初心者や専門スタッフ以外の社員でも、質の高いコンセプト開発が可能になっています。 今後は、他の有名クリエイターの実践知もAIに搭載し、クライアントのニーズや担当者の個性に合わせたAIを選択できる環境を整備していく予定です。さらに、大規模なアンケートデータなどとの連携を深め、マーケティング戦略からクリエイティブ戦略までを統合した業務の高度化を目指しています。

【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】 生成AIの搭載により、店舗スタッフは音声で簡単にマニュアルを検索できるようになり、店舗責任者やSVへの電話問い合わせの削減と、店舗オペレーションの負担軽減が見込まれています。 また、過去の販売実績をAIアシスタントから即座に確認できるようになったことで、SVのデータ抽出作業が不要となりました。これにより、現場の店長は過去のデータに基づいた販売計画の立案や売場づくりを迅速に行えるようになり、店舗運営力のさらなる向上が期待されています。

【成果】 実際の設備の保守作業を想定し、作業中の不明点に対する対処法を提示するユースケースにおいて検証が行われました。 従来技術では、曖昧な質問に対して正しい作業手順が得られる成功率が30.0%にとどまっていましたが、本技術を適用した結果、具体的な質問をした場合とほぼ同等の73.3%まで大幅に向上しました。 また、従来は1回のやり取りで無理に回答を出そうとしていたのに対し、本技術では平均2.3回のやり取りを行い、問い返しを通じて質問を具体化できていることが確認されています。 今後は東芝グループ内の保守作業現場で実証実験を開始し、将来的には社外へのサービス提供も目指していくとしています。

【成果】 導入から1年間で、全社員合計で18.6万時間の労働時間削減を達成しました。1回あたりの利用で平均約20分の業務短縮につながっており、検索エンジン代わりの単純な用途から、戦略策定や商品企画といった高度な活用へと社員のAIスキルも向上しています。 また、懸念されていた情報漏洩や著作権侵害などの問題も一切発生していません。品質管理領域に特化したAI機能についても、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、自社データを構造的に整備する「パナソニック コネクトコーパス」の構築を進め、人事や社内ITサポートなどより幅広い業務領域への展開を目指すとしています。

【成果】 AIエージェントの導入により、営業担当者の訪問準備や報告作業にかかる時間を従来比で30％削減することに成功しました。報告業務の負担が軽減されたことで、顧客との対話やきめ細やかな対応に、より多くの時間を割けるようになっています。 今後は、営業部門だけでなく、本社や事務職員を含めた全職員への展開を視野に入れています。ヘルスケアや法務、教育といった専門領域に対しても、特化型の生成AIを順次開発していく予定であり、全社的な業務変革をさらに加速させていく方針です。

【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】 ツールの導入により、膨大なテンプレートの検索が容易になったことで、2024年4月入社の新人が早期に業務デビューを果たしました。 新人がベテランを超える数の問い合わせメールに対応できるようになるなど、早期戦力化に大きく貢献しています。業務品質の担保とスピードの維持が実現されつつあり、今後は自動化によって創出された時間を活用し、顧客一人ひとりに寄り添った「人間味のある一言」を添えるなど、さらなる顧客満足度の向上を目指していくとしています。

【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】 実証実験の結果、客室乗務員の引き継ぎレポート作成時間を最大で3分の1に短縮することに成功しました。これにより、乗務員が旅客サービスに注力できる時間を新たに創出しています。また、AIがJAL仕様の標準的なレポートを生成することで、内容の修正発生率が低下し、管理者を含めたレポート業務全体の工数抑制にもつながりました。 今後は、対象となるレポートの種類を拡大し、全客室乗務員への展開を目指してプロジェクトを推進しています。

【成果】 コンテストには想定を大きく上回る425件の応募が集まり、月間約295人日分（約141,000分）に相当する業務時間の削減効果を創出しました。事後アンケートでは9割以上の社員が「次回も参加したい」と回答しており、生成AIに対する心理的なハードルを大きく下げることに成功しています。 また、この取り組みを通じて、社内に眠るAIに関心を持つ人材を多数発掘することができました。現在はグループ横断の新たなAIプロジェクトチームを立ち上げており、今後は事務作業の効率化に留まらず、商品開発や顧客体験の改善といった事業の根幹に関わる価値創出へとAI活用を引き上げていく展望を描いています。