AI活用の社内展開・定着のAI活用事例

【成果】 約300人を対象としたパイロット導入の検証結果として、参加社員一人あたり年間170時間の業務削減効果が見込めることが確認されました。この確かな成果を受け、全社員への本格導入が開始されています。 今後は、AIに任せられる対応を自動化することで、オペレーターがより複雑な対応や顧客体験の向上に専念できる体制が構築される予定です。最終的には、2027年度末までに累計300万時間の業務削減を目指し、全社的なイノベーションの創出が期待されています。

【成果】 研修の実施により、社員の生成AI活用スキルが大きく向上し、グループ全体で月に約2,200時間（社員1名あたり約3.6時間）の労働時間削減という定量的な成果を達成しました。また、受講した社員からは「報告書のたたき台作成」「翻訳を踏まえた議事録作成・要約」「毎日更新される活動記録からの好事例抽出」など、実務に直結するプロンプトが多数作成されました。 これらの活用事例は450件以上提出・集約され、グループ全体の貴重なナレッジとして蓄積されています。

【成果】 生成AIを活用した問い合わせ対応システムを運用した結果、自動車産業サイバーセキュリティガイドラインに関する複雑な質問に対しても、90％という高い回答精度を実現しました。 これにより、担当者の業務負荷が大幅に軽減されるとともに、回答の均質化が図られています。今後は、得られた定量・定性的な効果を踏まえて機能をさらに拡張し、業界全体の業務効率化と品質向上に貢献していくことが期待されています。

【成果】 KDDIのデジタルマーケティングおよび広告業務において本システムのβ版を試験導入した結果、平面構成やフォント・画像選定といったデザイン考案にかかる業務工数を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あっても、ガイドラインに沿った高品質なクリエイティブを制作できるようになり、業務の平準化と品質管理の両立を実現しています。 また、担当者の経験や勘に依存せず、データに基づいた均質的で精度の高い判断が可能になった点も大きな成果です。今後はKDDIグループ内での本格導入を進めるとともに、法人顧客へのサービス提供も視野に入れた展開が検討されています。

【成果】 運用プロセスの見直しと教育体制の強化を経て実施された第二回検証では、大きな成果が得られました。対象となったすべてのセラピストにおいて診療録の作成時間が短縮され、平均で約66％の削減を達成しています。また、スタッフが感じる主観的な業務負担感も約50％軽減されました。さらに、診療録以外の書類作成業務においても時間短縮が確認され、導入前と比較して3ヵ月間で合計約2,000時間以上の業務削減効果を生み出しています。この成功を受け、同グループは関西で運営する9つのリハビリテーション病院へ年内に「medimo」を導入することを決定しました。 今後はセラピストだけでなく、医師や看護師など多職種への展開も視野に入れており、創出された時間を高付加価値な業務へ再配分することで、医療の質のさらなる向上を目指しています。

【成果】 AIチャットボットの導入により、システム部門では年間1万3000件以上発生していたサービスデスクへの問い合わせ件数を約31%削減することに成功し、当初の目標であった30%削減を見事に達成しました。 また、愛称の付与やシール配布といった地道な啓蒙活動が功を奏し、社内には「まずはチャボットに聞いてみよう」という文化が醸成されつつあります。従業員が自発的にチャットボットを活用する姿が見られるようになるなど、定性的な面でも大きな変化をもたらしました。 今後は、FAQのメンテナンスを継続してユーザー満足度をさらに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おり、さらなる業務効率化を見据えています。

【成果】 全社的な生成AIの活用により、一人あたり平均で月約36時間、回答のあった社員全体で月約2,500時間の業務リソース創出を実現しました。 社員の76.8％が「毎日複数回」生成AIを利用しており、日常的な業務インフラとして定着しています。創出された時間は、「既存業務の品質向上・深掘り」や「戦略立案・計画策定」「顧客対応の強化」に充てられており、単純作業が減って戦略的思考の時間が増えるという「作業から思考へ」の質的変革をもたらしました。 部署ごとの成果としても、カスタマーサクセス本部での分析深度1.6倍の向上や、リサーチ＆ディベロップメント本部での開発サイクル7倍高速化など、顕著な効果が現れています。今後は、AI活用のさらなる高度化や業務の完全自動化、パーソナルAIの構築など、新たな価値創造への挑戦を見据えています。

【成果】 独自の浸透ステップと多方向からのアプローチにより、社員の92%が業務にAIを活用し、そのうち半数以上がほぼ毎日利用するという高い定着率を実現しました。活用者の30%以上が「業務量50%以上の削減」を実感しており、日々の業務効率化に大きく貢献しています。また、社員の心理フェーズにおいても、活用者の4分の1が自らを「革新期」にあると自覚し、初期段階である「受容期」は10%以下にとどまるなど、積極的な活用が進んでいます。 社内全般に「AIを使うのが当たり前」という雰囲気が醸成され、抵抗を感じていた社員も自然と次のステップに進む流れができつつあります。

【成果】 全社導入からわずか1カ月で、生成AIの業務活用率は導入前の59%から92%へと大幅に上昇しました。従業員の68%が「ほぼ毎日」AIを活用するようになり、習慣化が急速に進んでいます。 具体的な業務削減効果として、カスタマーサポート部門で月間10時間、営業部門で月間60時間の業務短縮を実現し、全社合計で月間768時間の業務改善を達成しました。開発部門の与信ツール刷新においても15%の業務改善効果が得られています。 現場からは「他の業務にも活用できるのでは」という声が自然に上がるようになり、非エンジニア層も含めた自律的なAI活用文化が定着しつつあります。今後はAIエージェントの作成やAIベースの新規ビジネスモデル創出に向け、さらなる活用を推進していく展望です。

【成果】 「空港JAL-AI」の導入により、グランドスタッフの業務負担軽減とサービス品質の向上が着実に進んでいます。現場アンケートでは、90％以上のスタッフが「危険物検索」や「イレギュラーアナウンス文作成」における回答・作成速度の向上を実感し、「ラウンジ入場条件検索」でも70％以上が回答速度の向上を報告しています。 膨大なマニュアルを探す手間が省け、AIが瞬時に根拠に基づいた回答を提示することで、新人や外国籍スタッフでも自信を持って丁寧な案内ができるようになりました。これにより、スタッフごとの知識差や属人的な対応による誤案内のリスクが大幅に軽減されています。2025年4月には全国56空港への一斉展開を実現し、今後も現場の声を反映した継続的な機能拡張が予定されています。

【成果】 2024年10月の全社展開からわずか3カ月で、約9500時間（年換算約3万8000時間）の業務削減効果を創出しました。これは、全社での業務削減効果合計の63％を占める大きな成果です。 個別の業務においても劇的な効率化が実現しています。動画翻訳作業では、従来1〜2カ月かかっていた作業が最短5日程度で完了するようになり、中国語翻訳にも着手できるようになりました。海外の特許調査にかかる翻訳作業時間は体感で半分から3分の1に短縮され、データ分析のための関数作成も半日かかっていたものが即座に完了するようになっています。 今後は、生成AIの利用度が低い部門への普及活動を進めるとともに、機械学習を組み合わせて業務の付加価値を高める高度なAI活用を目指しています。

【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】 取り組み開始からわずか1カ月で、グループ全体で月間約9300時間以上の業務時間削減という大きな成果を達成しました。これは従業員1人当たり1日約1.5時間の業務時間創出に相当します。特にコーポレート部門では、AIチャットボットの導入により問い合わせ件数が週平均15回から8.6回へと半減し、月167時間の業務効率化を実現しました。また、開発部門でもエンジニア1人あたり月2時間以上の業務時間を削減しています。 定性的な変化としても、全従業員の90%が実際にAIを活用するようになり、96%が「仕事のアウトプットの質が向上した」と実感するなど、社内にAI活用文化が急速に定着しています。同社は今後も「生成AI活用No.1クライメートテック企業」を目指し、社内業務の最適化と脱炭素・ESG領域における新たな価値創出を加速させていく方針です。

【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】 2024年4月の運用開始から4か月間で、担当者がガイドライン違反チェックにかける業務時間を67.7%削減することに成功しました。また、目視でのチェック件数自体も68.5%削減され、現場の生産性が劇的に向上しています。 ガイドライン違反となるレビューが効率的に取り除かれることで、アイテムレビュー機能がユーザーの購入意思決定においてより役立つコンテンツへと改善されることが期待されています。さらに、エンジニア向けに導入した「GitHub Copilot」の活用により、約9割のエンジニアが生産性の向上を実感するなど、全社的なAI活用の成果が表れています。