既存システムとのAI連携のAI活用事例

【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】 実証実験を通じて経過記録業務の自動化における有効性が確認できたため、一部の保険金お支払センターにて本システムの先行導入が開始されました。 記録業務の大幅な効率化により創出された時間を活用し、顧客対応のさらなる充実と事故対応の品質向上が期待されています。今後は導入の効果やリスクを検証しながら段階的に適用範囲を拡大し、2024年内には全国の保険金お支払センターでの利用開始を目指しています。 また、より損害保険業界に特化したLLM（大規模言語モデル）の導入も検討していく予定です。

【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】 実証実験を通じてAIの学習を繰り返した結果、通話動作の検知率は約85％まで向上しました。一方で、利用者が警告表示画面に気づく割合の向上が課題として浮き彫りになりました。この結果を踏まえ、警告画面と音声をリニューアルした上で、対象となるATMへの全国展開を順次進めることが決定しました。

【成果】 AIによるリアルタイムの書き起こし機能により、オペレーターは手書きメモを取る必要がなくなり、顧客との対話に集中できる環境が整いました。不必要な聞き返しや質問の重複が減少し、スムーズな応対が実現しています。 また、SVはアラート機能を活用することで、クレームやトラブルの予兆を早期に発見し、迅速にサポートへ入れる体制が確立されました。副次的な効果として、自身の応対内容がテキストとして可視化されたことで、オペレーターがより丁寧な言葉遣いや伝わりやすい話し方を意識するようになり、自発的な応対品質の向上につながっています。

【成果】 導入の結果、大量の帳票を一度に処理しても高い精度で読み込むことができ、特に納税通知書に関してはほとんど間違いが見受けられないレベルに達しました。 入力プロセスが不要になり、読み込んだデータを一つの画面上でチェックするだけで済むようになったため、紙と画面を見比べる負担が大きく軽減されています。 所在地コードの自動出力機能も実装できたことで、理論上は年間約400時間の業務時間削減が見込まれています。 現場の担当者からは、限られた時間内での処理業務がスムーズに進むことへの期待が寄せられており、今後は連続スキャナーの導入など、さらなる業務効率化に向けた取り組みも視野に入れています。

【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】 千葉県市川市にある三井倉庫サプライチェーンソリューションの拠点において実証実験が行われ、8つのバースで正式にサービスが導入されました。 ナンバープレートの自動認識により、これまで管理が難しかった荷物の積み降ろし時間の実績データが正確に取得できるようになりました。手入力によるミスや漏れが防げるだけでなく、予約情報がない車両についてもログとして実績データを取得することが可能です。 導入企業では、取得したデータを分析することで、ドライバーの待機時間削減や庫内作業の準備、人員配置の最適化など、業務プロセスの効率化が進められています。また、マニュアルでの管理工数が削減されることで、年間約300万円程度のコスト削減が見込まれています。

【成果】 24時間365日の自動受付が可能となり、夜間や土日など営業時間外の申し込みに対応できるようになったことで、顧客の利便性が大きく向上しました。導入初年度でありながら、控除証明書の再発行件数の25%を「MOBI VOICE」で対応することに成功しています。 受電したうちの65%で再発行手続きを完了でき、そのうちの約6割は人の手を介さずに処理を終えています。当日受け付けた依頼をその日のうちに発行できるスピード感を実現し、繁忙期におけるオペレーターの心理的・物理的な負担軽減に大きく貢献しています。今後は住所変更やあふれ呼の一次対応など、活用シーンの拡大を見据えています。

【成果】 情報の一元化により、規制管理者への問い合わせ回数が大幅に減少し、現場の人的負荷を軽減することに成功しました。チャットアプリを通じたリアルタイムな映像確認が可能になったことで、これまで1日あたり約60分かかっていた現場状況の確認時間が、わずか3分程度へと劇的に短縮されています。 また、規制履歴の自動記録と一括出力により、毎月約100分を要していた集計・記録作業が不要となり、転記ミスの防止と情報の正確性向上という定性的な効果も得られました。今後は、センシング情報の追加による適用範囲の拡大を目指すとしています。

【成果】 生成AIチャットボットの導入により、24時間いつでも迅速な問い合わせ対応が可能となりました。技術サポートに関する問い合わせでは、これまで平均1時間かかっていた回答スピードが平均40秒へと短縮され、待ち時間を98%削減することに成功しています。 また、カスタマーサービスに関する問い合わせにおいても、オペレーターが個別に対応して平均321秒かかっていた処理が平均10秒へと短縮され、97%の削減を実現しました。これにより、顧客の待ち時間というムダが大幅に解消され、必要な情報をスムーズに得られる体験を提供できるようになりました。今後は対応領域をさらに拡大し、納期や出荷・配送状況の回答、チャット上での処理完結など、サービスの拡充を進めていく展望が示されています。

【成果】 生成AIを活用した「照会サポート」の導入により、当初50％だったAIの正答率はPoCを経て80〜90％まで大幅に向上しました。オペレーターが短時間で適切な案内を行えるようになったことで、管理者へのエスカレーション回数が減少し、管理者1名で6名のオペレーターを管理できる体制の実現が見込まれています。 また、応答記録の自動生成機能により、これまで9分かかっていた後処理時間が6分へと短縮され、コールセンター全体の生産性が大きく向上する成果を得ています。同社は今後、CRMシステムや音声認識技術との連携を進め、将来的にはボイスボットを活用した自動応答による次世代のコールセンター構築を目指すとしています。

【成果】 ニトリグループでは、最適な配送ルートを高速で作成できるようになったことで、商品配送におけるドライバーの労働時間短縮を実現しています。 さらに、効率的な配送ルートの運用によってCO2排出量が削減され、地球温暖化や大気汚染といった環境負荷の軽減にも貢献している点が高く評価されています。

【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。

【成果】 システムの運用開始により、訪問担当者は過去の対応履歴やオーナーの嗜好、現在の状況などを訪問前に瞬時に把握できるようになりました。これにより、顧客一人ひとりに寄り添った最適な提案や対応を迅速に行うことが可能となっています。 また、事前の情報収集や準備にかかる手間が大幅に削減され、担当者の業務効率化にもつながっています。同社は今後もDXを推進し、顧客に最適なサービスを提供し続ける仕組みづくりに取り組んでいくとしています。