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対応時間・リードタイムの短縮の活用事例です。審査時間短縮・見積作成短縮・承認フロー迅速化・納期短縮などの実装事例から、提供スピードの向上の進め方や費用感、運用ポイント、実績の見方が分かり、導入候補を比較・検討できます。
【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】 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】 2024年4月時点で、全社員の約50%が「Aflac Assist」を使用しており、監査部門では使用率100%、コーポレート部門でも70%以上を達成しました。コールセンターのオペレーターの応答時における資料検索時間は、従来比で約30%短縮されています。また、社内アンケートでは、社員の資料作成時間も30~40%短縮されたという結果が出ています。 業務効率化によって創出された時間を、営業や新商品開発、顧客と向き合う時間に充てることが期待されています。
【成果】 現場主導での内製化が進んだ結果、業務部門におけるRPA開発経験者は約400人に達し、稼働中のRPAロボットは3000を超えました。グループ全体での業務削減時間は年間130万時間に達しており、そのうちローコード・ノーコード開発が関係するシステムによる削減効果は41万時間を占めています。 個別の業務においても、外国為替業務のシステム化により年間3200時間、不渡・取引停止情報のWebデータベース構築により年間7500時間の業務削減を実現しました。現場のスタッフ自らが業務改善に取り組む文化が定着し、大幅な生産性向上を達成しています。
【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】 2024年4月から一部の店舗で本番利用を開始し、これまで行員が手作業で行っていた融資稟議書の作成にかかる作業時間を95%削減するという劇的な成果を上げています。 今後は全店での運用開始に向けて、アプリケーションの精度向上やサブシステムからのデータ連携をさらに進めていく予定です。また、融資業務以外のさまざまな銀行業務にも生成AIの適用を拡大し、商品・サービスの向上や継続的な業務効率化を目指しています。
【成果】 これまでのチャットボットは1日あたりの利用が100件未満にとどまっていましたが、新システムの搭載開始後3日間で1日450件へと大幅な利用増を記録しました。無人で24時間365日、旅行者の言語に合わせた対応が可能となり、利便性の向上に貢献しています。 また、本取り組みは複数のメディアで紹介され、他の観光局からも問い合わせが寄せられるなど、業界内で高い評価を獲得しています。
【成果】 導入後、月間アクティブユーザーは約90%に達し、毎日のように利用する社員は2,000人近くに上っています。業務時間の削減効果は1カ月あたり約1万時間、コスト削減効果は年間約12億円に達しました。 現場からは「数時間かかっていた契約書の比較や決算書の分析が約30秒で完了するようになった」との声が上がっており、タイムマネジメントの改善や新規事業のアイデア出しの迅速化といった定性的な変化も生まれています。
【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】 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】 全社利用の開始からわずか3ヵ月間で、9,500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。 これは対象ユーザーの総労働時間に対して約2.5%の削減効果に相当し、多岐にわたる業務の効率化が実証されています。 セキュリティを担保しながら、翻訳やプログラミング支援、文書作成といった日常業務にAIを組み込むことで、従業員がより付加価値の高い業務に注力できる環境が整いつつあります。