AI活用事例サーチ

生成AI・LLMのAI活用事例

生成AI・LLMの活用事例です。社内チャットボット・文書要約自動化・RAG検索・コード生成支援などの実装事例から、知的業務を高速化する勘所や費用感、運用ポイントが分かり、導入候補を比較・検討できます。

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生成AI・LLMサービス
WarpBiz Pickup
建設特有の専門知識をAIで資産化し、若手への技術伝承と調査時間を削減建設特有の専門知識をAIで資産化し、若手への技術伝承と調査時間を削減
不動産・建設
WarpBiz Pickup
実施時期: 2024年01月|2026.06.02 最終更新
建設特有の専門知識をAIで資産化し、若手への技術伝承と調査時間を削減
#生成AI
#建設DX
#ナレッジ共有
#技術伝承
#社内データ検索

【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。


燈株式会社
導入:安藤ハザマ
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WarpBiz Pickup
熟練技術者のナレッジ継承課題を生成AIで解決し、モデリング時間を67%短縮熟練技術者のナレッジ継承課題を生成AIで解決し、モデリング時間を67%短縮
製造業
WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年11月|2026.06.02 最終更新
熟練技術者のナレッジ継承課題を生成AIで解決し、モデリング時間を67%短縮
#ナレッジ共有
#生成AI
#技術伝承
#業務効率化
#RAG

【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。


日本アイ・ビー・エム株式会社
導入:本田技研工業株式会社
WarpBiz Pickup
電話対応後の要約作業をAIで自動化し、事務処理時間を最大54%削減電話対応後の要約作業をAIで自動化し、事務処理時間を最大54%削減
ビジネスサポートサービス
WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年09月|2026.06.02 最終更新
電話対応後の要約作業をAIで自動化し、事務処理時間を最大54%削減
#コンタクトセンター
#通話要約
#生成AI
#GPT-4
#業務効率化

【成果】 2023年5月から8月にかけて実施された実証実験では、後処理時間が長い「お問い合わせ」「ご意見・ご要望」「介助申込」の3つの業務領域において、事後処理時間を18%から54%効率化できることが確認されました。 現場のオペレーターからも「簡単な内容はほとんど手直しなしで反映される」「とりとめのない内容をうまくまとめてくれる」といった高く評価する声が寄せられています。この結果を受け、同年9月より実業務への正式導入が開始されており、今後はコンタクトセンターの標準的な業務フロー全体へのAI適用や、他領域への展開も視野に入れた取り組みが進められています。


株式会社ELYZA
導入:株式会社JR西日本カスタマーリレーションズ
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時間のかかるデータ分析を生成AIで自動化し、報告書作成を大幅に効率化時間のかかるデータ分析を生成AIで自動化し、報告書作成を大幅に効率化
金融・保険
WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年11月|2026.06.02 最終更新
時間のかかるデータ分析を生成AIで自動化し、報告書作成を大幅に効率化
#生成AI
#データ分析
#業務効率化
#実証実験
#金融DX

【成果】 本プロジェクトは現在実証実験の段階にあり、具体的な定量成果については今後の検証を待つ形となります。しかし、すでにインプット情報をもとに所定のフォーマットでアウトプットを生成するという、技術的な実現性は確認されています。 今後は、生成AIの活用と七十七銀行がこれまで培ってきたデータ分析のノウハウを融合させることで、定例業務やデータに基づく仮説検証のプロセスを飛躍的に迅速化していく方針です。 最終的には、職員がより付加価値の高い業務に注力できる環境を整えることが期待されています。これにより、挑戦的な企業文化の醸成や従業員エンゲージメントの向上を実現し、同行のさらなるDX推進へと繋げていく構えです。


AI inside株式会社
導入:株式会社七十七銀行
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デザイン案とアンケート分析を生成AIで効率化し、アイデア100倍・工数80%削減デザイン案とアンケート分析を生成AIで効率化し、アイデア100倍・工数80%削減
製造業
WarpBiz Pickup
実施時期: 2024年05月|2026.06.02 最終更新
デザイン案とアンケート分析を生成AIで効率化し、アイデア100倍・工数80%削減
#生成AI
#画像生成AI
#アンケート分析
#商品企画
#業務効率化

【成果】 画像生成AIの活用により、生成されるデザイン案の数は従来の100倍に増加しました。これにより、デザイナーはAIが生成した幅広いアイデアをベースに、より洗練されたデザインを制作するなど、クオリティを高めるコア業務に集中できるようになっています。 アンケート分析においては、担当者の主観やバイアスを排除した信頼性の高いデータが得られるようになり、外部発注を必要とせずに社内システムで迅速な分析が可能となりました。結果として、アンケート分析業務において約80%の効率化を実現しています。 今後は、この生成AI環境を全社や海外のグループ会社にも展開し、さらなる業務効率化とグローバルでの開発力強化を目指していく方針です。


セガサミーホールディングス株式会社
WarpBiz Pickup
知財業務の8割を生成AIで自動化し、定型作業の負担を大幅に削減知財業務の8割を生成AIで自動化し、定型作業の負担を大幅に削減
製造業
WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年09月|2026.06.02 最終更新
知財業務の8割を生成AIで自動化し、定型作業の負担を大幅に削減
#生成AI
#全社導入
#DX推進
#PoC
#業務効率化

【成果】 半年間のPoC活動を通じて、要約や分類、抽出といった定型業務を中心に、24テーマの9割以上で生成AIの有効性が確認されました。特に知財部門では、これまで人手で行っていた作業の約8割をプロンプト化し、生成AIに任せることで大幅な省力化を実現しています。 2024年10月からは第3シーズンの活動がスタートし、25のテーマで実業務への適用検証が進められています。今後は、社内に蓄積された非構造化データと基幹システムの構造化データを掛け合わせることで、新たなビジネス価値を創出する「次世代データドリブン経営」の実現を目指しています。


NEC
導入:オムロン株式会社
WarpBiz Pickup
稟議書の作成時間をAIで大幅短縮し、年間19,500時間を削減稟議書の作成時間をAIで大幅短縮し、年間19,500時間を削減
金融・保険
WarpBiz Pickup
実施時期: 2024年11月|2026.06.02 最終更新
稟議書の作成時間をAIで大幅短縮し、年間19,500時間を削減
#生成AI
#融資審査
#稟議書作成
#業務効率化
#実証実験

【成果】 実証実験の結果、生成AIによる稟議書作成支援が業務効率化に大きく貢献することが確認されました。本格実装した場合には、最大で年間19,500時間(行員1人あたり月間約8時間)の業務時間削減が見込まれています。 さらに定性的な効果として、与信判断に必要な審査項目において、顧客へのヒアリングが不足している点をAIが明確に提示できることが実証されました。これにより、行員は「どのような情報を聞き取るべきか」という気づきを得られるようになります。単なる作業時間の短縮にとどまらず、行員自身の審査スキル向上という教育的な効果も期待されていると評価されています。 同行は今後、抽出された課題を整理し、本格的な業務実装に向けた取り組みを進めていく予定です。


日本アイ・ビー・エム株式会社
導入:株式会社横浜銀行
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