社内Q&A対応のAI活用事例・導入事例

【成果】 「製造規格の確認支援AI」により、1回あたり約5分かかっていた規格検索が約1分に短縮され、最大80%の作業時間削減を実現しました。新人作業員でも適切な情報にアクセスできるようになり、作業手順書作成の精度向上も期待されています。 また、「製造仕様書のレビューAI」では、仕様書レビュー1件あたりの平均作業時間が約30時間から約18時間へと短縮され、約40%の工数削減が確認されました。 現場だけでなく経営層からも高い関心が寄せられており、今後は業務プロセスの標準化を進めながら、さらなる生成AIの活用拡大を目指しています。

【成果】 「LeoAI Chat」の導入により、情報検索にかかっていた手間が大幅に削減されました。実際にシステムを使用しているユーザーは、平均して1人あたり月間約8時間の業務時間削減という定量的な成果を上げています。 同社は今後の展望として、2024年内を目途に規約やマニュアルにとどまらない幅広い社内業務データの学習を進める予定です。業務データとそれを応用した回答が可能なレベルまでAIの精度を高め、データドリブン経営の実現とDX推進をさらに加速させていく方針です。

【成果】 全社的な取り組みの結果、2025年7月14日時点で、個人向けサービスを中心に51件の生成AIを活用した機能が導入されました。また、社内業務においても、業務効率化を目的としたプロジェクトが35件以上進行するなど、具体的な動きが活発化しています。生成AIの活用を「義務化」し、働き方の前提を変えることで、従業員がより創造的な業務に集中できる環境の実現に向けた確かな手応えを得ています。

【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。

【成果】 CAG技術を採用した結果、RAGを用いた場合と比較してAIの正答率が約1.3倍に向上するという定量的な成果が得られました。安定した高精度な回答が可能になったことで、社員はより確実な対応策を迅速に得られるようになっています。 この取り組みにより、カスタマーハラスメントに対する初動対応が強化されただけでなく、社員が安心して働ける心理的・物理的な職場環境の構築に大きく貢献しています。

【成果】 2024年1月の運用開始以降、エンジンやトランスミッションなどパワートレーン関連の開発に携わる約800人のエンジニアに向けてシステムが解放され、月間に数百回利用されるなど現場への定着が進んでいます。 実際に活用しているエンジニアからは、排出ガス測定機器の仕様や環境規制に関する質問に対して正確かつ詳細な回答が得られ、これまで適切な文書を探し出して膨大な文章を読み解くのに要していた時間が大幅に短縮されたと高く評価されています。 今後は技術図面などの視覚的な情報の取り込みや、顧客の不満を分析して次世代車両の改善に繋げる「消費者の声エージェント」の開発など、さらなる機能拡張が構想されています。

【成果】 2023年8月より全従業員約2,500人を対象に運用を開始し、日常業務の効率化を推進しています。社内定着に向けた取り組みとして実施した活用研修には、約3割の従業員が参加するなど高い関心を集めました。 さらに、業務改善につながるプロンプトのアイデアを社内から募集する「全社プロンプトアイデアソン」を開催し、各部門における推進リーダーの育成を図っています。今後は、連携する社内データを拡充することでマニュアル検索の煩雑さを解消するほか、お客様からの問い合わせ対応への活用も視野に入れ、体験価値の向上を目指していく方針です。

【成果】 本プロジェクトは2025年6月の実装を予定しており、導入後は新人や若手従業員が顧客対応時の疑問をスムーズに自己解決できるようになることが期待されています。これにより、業務の習熟スピードが大幅に向上するだけでなく、これまで長年の経験が必要だった専門的な職務にも、より多くの従業員が早期に参画できる環境が整います。最終的には、ITシステムの活用によって従業員の働きがいや生産性が高まり、顧客満足度のさらなる向上につながると評価されています。

【成果】 本アプリケーションの導入により、社員の経験や専門用語の知識レベルに依存することなく、直感的な操作で目的のデータに到達できるようになりました。情報検索から要約の生成までが約30秒で完了するため、情報収集にかかる時間が大幅に短縮され、業務効率化に貢献しています。 2025年6月の運用開始時には、設計・製造・品質保証部門を中心とした国内5,000名以上の社員に提供されました。今後は営業や物流など、製品のライフサイクルに関わる幅広い分野の社員へと利用対象を拡大する予定です。さらに、海外拠点への展開や、回答精度の向上、検索性の拡充なども計画されており、全社的な品質マネジメントの強化と顧客対応の迅速化が期待されています。

【成果】 建設分野の専門的な質問に対しても、自社のノウハウに基づいた正確な回答を迅速に得られるようになりました。回答の生成に用いた文書が明示されるため、情報の裏付け確認が容易になり、的確な業務判断とさらなる業務効率化につながっています。今後は手書き文書のデータ化や外部データベースとの連携、さらには画像や動画生成への拡張も視野に入れ、独自の生成AI環境を深化させていく方針です。

【成果】 2023年11月から12月にかけて実施された試験運用（PoC）を経て、生成AIを活用したアプローチの有効性が実証されました。従来は熟練技術者の経験を手引書にするために3年、そこからモデルを作成するために1年かかっていましたが、生成AIの導入により技術文書を文章としてモデル化できるようになり、モデル化期間が3年から1年へと大幅に短縮されています。 これにより、ドキュメントのモデリング時間を67％短縮することに成功しました。さらに、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。Hondaの担当者は、膨大な開発情報を安全に活用するプラットフォームが、顧客への価値提供に貢献していると高く評価しており、将来の本番開発活動に向けたさらなる協力を期待しています。

【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】 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。