AI活用事例検索

【成果】 本サービスの導入により、ユーザーは「価格を知りたい」「相談してみたい」といった検討初期段階のライトなニーズでも、気軽に査定を利用できるようになりました。 従来のようにフォームに入力して結果だけを受け取るのではなく、対話を通じて査定の根拠を理解しながら、時間や場所を気にせず自分のペースで売却を検討できる環境が整っています。また、取引データが少ないエリアや市場相場が形成されていないマンション棟に対しても、生成AIの柔軟な判断によりサービス提供が可能となりました。 現在はベータ版として大阪府、兵庫県、名古屋エリアのウィル社商圏内に限定して提供されていますが、今後は対象エリアの拡大や、戸建て・土地などマンション以外の物件種別への対応が予定されています。 さらに、査定精度の向上や根拠説明の充実を図り、ユーザーに寄り添う体験のさらなる進化を目指しています。

【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】 東北大学病院における一部の診療科の医師10名の協力を得た実証実験では、大きな成果が得られました。紹介状や退院サマリなどに記載する要約文章を新規に作成する場合と比較して、作成時間を平均47%削減することに成功しています。 また、生成された文章の表現や正確性についても現場の医師から高い評価を受けました。膨大な電子カルテの記録から必要な情報を収集する作業負担が大幅に軽減され、AIが生成した要約文章を参考にしながら、各種医療文書を効率的に作成できる可能性が実証されています。

【成果】 システムの導入により、議事録作成にかかる時間や、録音データをアップロードする手間が大幅に削減され、業務効率化を実現しています。 AIによって一字一句漏らさずテキスト化されるため、議事録の正確性が飛躍的に向上し、関係者からの修正依頼も減少しました。結果として、議事録作成にかかる時間を約3割削減するという具体的な成果を生み出しています。 当初は限定的な部署での利用からスタートしましたが、その利便性の高さが社内で口コミとして広がり、現在では25部署以上へと利用が拡大しています。現場からは「バージョンアップのたびに利便性が高まっている」との声も寄せられており、今後もさらなる活用範囲の拡大が見込まれています。

【成果】 2023年秋に開催された世界体操競技選手権大会において、男女全10種目へのJSSの適用が開始されました。これにより、同一基準による正確で公平な判定支援が実現しています。今後は、加盟国において選手の能力や技の習熟度を評価するトレーニングプログラムの一環として利用されるほか、生成されたデータに基づく専門的な解説や映像が視聴者にも提供される予定です。 さらに富士通は、本プロジェクトで培った高精細な画像分析技術とAI技術を融合したデータ解析プラットフォーム「Human Motion Analytics」として、ヘルスケアや製造、流通など幅広い産業へ展開していく展望を描いています。

【成果】 本取り組みは2025年2月より実装が開始されるため、具体的な定量効果はこれからの検証となりますが、AIアバターの導入により、多言語対応の強化と24時間体制での情報提供が可能になります。これにより、観光客の利便性向上が期待されるとともに、オペレーターは有人対応が必要な複雑な接客業務に集中できるようになります。 明和町では、このAIアバターを活用することで、人手不足の解消を図りながら、より良いサービスの提供と観光振興を目指していく展望です。

【成果】 実験店舗での事前検証において、当初計画していた発注作業時間の削減目標を達成し、精度の高い発注業務が実証されました。この結果を受け、全304店舗の生鮮部門への本格導入が決定しています。 AIが3週間先までの発注数量を算出し、担当者は画面上の異常値を確認するだけで済むようになったため、大幅な作業効率化と発注精度の向上が見込まれています。また、欠品や過剰在庫が減少することで、販売機会の損失や廃棄ロスの削減にもつながっています。さらに、難易度の高い発注業務が自動化されたことで、経験の浅い従業員でも適切な発注が可能となり、新しく採用されたスタッフの早期戦力化という定性的な成果も生み出しています。

【成果】 AIモデルの導入により、従来のモデル撮影やECサイト用の「ささげ撮影（撮影・採寸・原稿作成）」にかかるコストの削減と、リードタイムの大幅な短縮が見込まれています。 クライアントからは、掲載期間の制限がない点や、着替え時間・撮影型数の制約を気にせず便利に利用できる点が高く評価されています。今後は、生成したAIモデルをECサイトやカタログ、広告ビジュアルなど多様なチャネルで展開し、クリック率（CTR）や売上、離脱率の改善に向けた実証実験を進めていく予定です。

【成果】 生成AIを活用したことで、Honda社の技術文書を文章としてモデル化できるようになり、モデル化にかかる期間が3年から1年へと67％短縮されました。また、開発業務では30％、企画・管理業務では50％の工数削減効果が得られています。このアプローチにより、ドキュメントの活用領域が大きく拡大し、業務効率が飛躍的に向上しました。 膨大な開発情報を安全に活用できるプラットフォームが実現したことで、顧客により多くの価値を届けるという同社の目標に大きく貢献しており、今後のさらなる展開が期待されています。

【成果】 東京大学次世代知能科学研究センター（AIセンター）との共同評価実験において、プロのコピーライターを対象に性能評価を実施しました。その結果、汎用的なAIモデルを使用した場合と比較して、プロの思考プロセスを学習させた本ツールを使用した場合の方が、生成されるコピーの品質が向上する傾向が確認されました。 これにより、AIに人間の思考を教え込むことがクリエイティブの評価を左右する可能性が示されています。今後は、本ツールをクリエイティブ人材の良きパートナーとして位置づけ、顧客のブランディング領域における高品質な広告制作の支援に活用していく展望です。

【成果】 AIによる自動書き起こしと要約機能の導入により、手動での記録作成作業が大幅に削減され、残業時間を50％近く低減するという大きな成果を達成しました。 業務効率化と同時に、ベテラン社員の暗黙知が可視化されたことで、組織全体のナレッジ共有が促進されています。 今後は、蓄積された音声テキストを活用してFAQの充実を図り、属人化のさらなる解消と一次解決率の向上を目指すとしています。また、医療分野特有の専門用語や高度な技術情報にも対応できる仕組みを整備し、部門横断的に導入範囲を拡大していく展望が描かれています。

【成果】 大和総研が提供する独自の「意味チャンク」技術により、90%超という高い回答精度を実現しました。三菱UFJニコスでは、2025年2月の全社リリース後、継続的に月間30〜40%の利用率を維持しており、3カ月で約35,000回の検索が行われています。これにより、同社の従業員がこれまで何十分もかけて探していた情報が短時間で見つかるようになったほか、部署間の問い合わせのたらい回しも解消されるなど、大幅な業務効率化を達成しました。 AIに興味がある一部の社員にとどまらず、全社員が情報検索性の向上というメリットを享受しており、組織全体の競争力向上に寄与していると評価されています。三菱UFJニコスは今後、対象業務やユースケースを広げてデータ量を増やすとともに、検索後の情報整理や入力作業といった後続工程の支援にも機能を拡張していく展望を描いています。

【成果】 グループ全体の生成AI活用率は88.6%に到達し、2024年の合計業務削減時間は推定151万時間を超える成果を上げました。パートナー一人あたりの業務削減時間は月間30.1時間に達し、多くの従業員が最新のAIツールをキャッチアップして業務に適用しています。 定性的な変化として、生成AI検索を利用することで、多角的な回答の比較やアイデア出しがスムーズになり、クリエイティブな作業が豊かになったという現場の声が寄せられています。また、従業員の意識も「単なる効率化」から「AIと共創して新たな価値を生み出す」ことへと変化しており、データドリブンな文化の定着が進んでいます。

【成果】 2025年6月末時点で、全社で年間9,560時間の業務削減効果を見込む成果を得ています。これは、今期末に掲げた10％の削減目標に対して24.9％の進捗に相当します。 また、求人原稿制作の半自動化テストを実施した組織単体でも、年間900時間の削減効果が想定されています。 現場の従業員からは、「細かな作業が減り、本来注力すべき営業や企画に集中できるようになった」「AIを新しい挑戦にも活かせるようになり、開業段階から寄り添う取り組みにチャレンジしている」といった前向きな声が上がっています。 今後は3年後に業務時間30％削減を目指し、AIを活用した改善活動をさらに拡大していく方針です。

【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。