業務の自動化のAI活用事例

【成果】 AIエージェントの導入により、営業担当者の訪問準備や報告作業にかかる時間を従来比で30％削減することに成功しました。報告業務の負担が軽減されたことで、顧客との対話やきめ細やかな対応に、より多くの時間を割けるようになっています。 今後は、営業部門だけでなく、本社や事務職員を含めた全職員への展開を視野に入れています。ヘルスケアや法務、教育といった専門領域に対しても、特化型の生成AIを順次開発していく予定であり、全社的な業務変革をさらに加速させていく方針です。

【成果】 検証フェーズの実施により、従来は目視や手作業で精査していたリリースノートからの非互換情報抽出作業において、所要時間を約65%削減するという大きな成果を達成しました。膨大なドキュメントの確認にかかる時間と労力を大幅に軽減し、効率的なシステム移行の道筋をつけています。 今後は、この品質評価結果をもとに、大規模金融システムの知見を活かしてグループ内のさまざまなシステム開発プロジェクトへ適用範囲を広げ、さらなる生産性向上と安定稼働の両立を目指していく方針です。

【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】 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】 生成AI機能を活用することで、固定資産台帳の転記作業において精度95％での自動化に成功しました。これにより、代理店担当者が手作業で行っていた確認・転記作業の負担が軽減され、大幅な業務効率化を実現しています。 損保ジャパンの担当者からは、早期からLLM開発や生成AIプロダクト実装の経験を積んできたAI insideの技術力が高く評価されており、今後は他業界や他業務への展開も視野に入れた取り組みが進められています。

【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】 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】 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】 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】 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。