人手不足の解消のAI活用事例

【成果】 ボイスボットの導入により、コールバック対応の比率が約30%から10%ポイント改善し、あふれ呼による機会損失を大幅に削減することに成功しました。お待たせすることなく注文を受け付けられるようになった結果、ボイスボット経由の受注率は83%まで向上し、人が対応した場合とほぼ同等の数値を達成しています。 また、オペレーターの確保が難しい深夜や早朝の時間帯でも、ボイスボットを前提とした人員配置が可能になり、柔軟なコールセンター運営が実現しました。懸念されていた顧客からのクレームもほとんどなく、スムーズに利用されています。今後は受注の100%自動化や、より複雑なカスタマーサポート領域への活用拡大を見据えています。

【成果】 導入後、対象となる最大規模の顧客企業からの問い合わせ電話のうち、約8割をボイスボットで一次対応することに成功しました。当初の目標であった3割を大きく上回る成果を上げており、ボイスボットでの完結率も約85%という高い水準を達成しています。これにより、電話の応答率は90%台後半を維持し、途中で電話が切断される放棄呼はほぼゼロになりました。 また、オペレーターの平均処理時間（AHT）は従来の15分から10分へと大幅に短縮されています。通話録音のピンポイント再生機能により、電話対応後の事後処理作業も効率化されました。時間的な余裕が生まれたことで、オペレーターが新たな業務に挑戦する意欲を見せるなど、定性的な面でもポジティブな変化をもたらしています。

【成果】 専任スタッフ退職後も人員補充を行うことなく、25名の既存スタッフが「ユビー生成AI」を活用して業務を継続できる体制を構築しました。 診断書1件あたりの作成時間を約40分から約20分へと50%削減し、月間で約130時間の業務時間削減に成功しています。また、AIが経験や知識の差を埋めることで、経験の浅いスタッフでもベテランと同等の質の高い診断書を作成できるようになり、業務の標準化とチーム全体のスキルアップを実現しました。

【成果】 実証実験の段階ではありますが、AI収穫ロボットの導入により、収穫にかかる労働時間を約60%削減できる見込みです。また、人の手を触れずに収穫することで、いちごの鮮度が従来よりも約4日長く保たれるという定性的な効果も確認されています。 小分けの栽培棚を採用したことでスペースに合わせた設置が容易になり、将来的には空港や社員食堂、ショッピングモールなど、多様な場所での都市型農業の展開が期待されています。

【成果】 本システムの導入により、社内に散在していた属人的な知識が組織の資産として集約され、全社員が一貫性のある情報をスピーディーに取得できる環境が整いました。 AIチャットボットが瞬時に回答や提案を行うことで、営業担当者の負担が軽減され、高度な商品提案や素早い見積提示が可能になっています。 これにより、リードタイムの短縮による受注率の向上や、顧客満足度の向上が期待されています。 将来的には、富士丸産業のWebサイト上に生成AIを活用した顧客向けチャットボットを配置し、24時間365日対応や自動応答によるさらなる業務効率化を目指す展望も描かれています。

【成果】 本取り組みは2025年2月より実装が開始されるため、具体的な定量効果はこれからの検証となりますが、AIアバターの導入により、多言語対応の強化と24時間体制での情報提供が可能になります。これにより、観光客の利便性向上が期待されるとともに、オペレーターは有人対応が必要な複雑な接客業務に集中できるようになります。 明和町では、このAIアバターを活用することで、人手不足の解消を図りながら、より良いサービスの提供と観光振興を目指していく展望です。

【成果】 実験店舗での事前検証において、当初計画していた発注作業時間の削減目標を達成し、精度の高い発注業務が実証されました。この結果を受け、全304店舗の生鮮部門への本格導入が決定しています。 AIが3週間先までの発注数量を算出し、担当者は画面上の異常値を確認するだけで済むようになったため、大幅な作業効率化と発注精度の向上が見込まれています。また、欠品や過剰在庫が減少することで、販売機会の損失や廃棄ロスの削減にもつながっています。さらに、難易度の高い発注業務が自動化されたことで、経験の浅い従業員でも適切な発注が可能となり、新しく採用されたスタッフの早期戦力化という定性的な成果も生み出しています。

【成果】 トライアルホールディングス株式会社との実証実験を通じて、店舗作業コストを20%削減、店舗在庫を20%圧縮するといった大きな成果が得られています。また、発注の波動緩和による物流の平準化と効率化（10%削減）や、発注精度向上による欠品・廃棄の削減（5%削減）も実現しました。 この最適化効果は小売業にとどまらず、卸売業やメーカーと連携することで、生産・出荷計画の合理化、製造現場の作業平準化と残業削減、返品率・廃棄率の大幅削減といった川上への波及効果も見込まれています。

【成果】 2024年4月の稼働開始から2カ月後の時点で、複数の熟練担当者が1人・1日あたり約3時間要していた発注業務時間を約1時間半に短縮し、約50％の削減効果を確認しました。 欠品や在庫回転率についても導入前の水準を維持しつつ、熟練担当者と同水準での発注計算が可能となっています。今後は、需要予測の導入拠点を増やしてさらなる業務効率化を進めるとともに、入荷や需要の予測データをサプライチェーン全体に連携させることで、トラックの積載効率向上や物流2024年問題の解決、食品ロスの削減にも取り組んでいく予定です。

【成果】 導入後、AIによる自動発注システムの提案は95％という高い採用率で現場に定着しています。発注業務の省人化が実現しただけでなく、欠品の改善や在庫の低減といった具体的な効果が確認されました。 今後は、店舗の保管スペースにおける在庫の過不足低減や食品ロス削減、納品遅延や緊急配送などのムダの排除が期待されています。

【成果】 高輪の店舗を実証実験の拠点として、新しい技術やサービスを顧客に体感してもらう環境が整いました。ロボットによる業務代替が進んだことで、従業員は空いた時間を活用し、より丁寧な接客や顧客ニーズに合わせた商品提案など、付加価値の高い業務に集中できるようになっています。 これにより、従業員の働きがい向上にもつながる変化が生まれています。今後は、この店舗での実証結果をもとにサービスの仕組みをさらにブラッシュアップし、将来的には全国の店舗へ展開していく展望を描いています。

【成果】 本システムは、インフィックのグループ法人である株式会社まごころ介護サービスの介護施設「まごころの家＊馬渕」に先行導入されました。AIが個々人の行動パターンを学習することで、不必要または不十分なアラート発報が削減され、介護スタッフの業務負荷軽減に貢献しています。また、入居者の状態をデータとして可視化できるため、生活スタイルの中長期的な変化を把握しやすくなりました。 今後は、施設介護だけでなく在宅介護の領域への展開も見据えられています。

【成果】 東北大学病院における一部診療科の医師10名の協力による実証では、紹介状や退院サマリなどに記載する要約文章を新規作成する場合と比較して、作成時間を平均47%削減することに成功しました。また、生成された文章の表現や正確性についても高い評価を獲得しています。 これにより、膨大な電子カルテの記録から必要な情報を収集する作業が大幅に軽減され、生成された要約文章を参考にしながら各文書を効率的に作成できる可能性が確認されました。

【成果】 従来の人手に頼る警備では、監視できる範囲や時間帯がリソースに依存していましたが、AIによる常時・広範囲の検知が可能になったことで、日常業務では発見が困難な異常も捉えられるようになりました。 現場の警備員は、AIが違和感を検知した映像を中心に確認して対応できるようになり、業務負担の大幅な軽減と迅速な初動対応を実現しています。さらに、過去に発生した異常検知映像へ素早くアクセスできるようになったため、報告資料の作成など付随する業務の効率化にもつながるという成果を生み出しています。

【成果】 実際の設備の保守作業を想定し、作業中の不明点に対する対処法を提示するユースケースにおいて検証が行われました。 従来技術では、曖昧な質問に対して正しい作業手順が得られる成功率が30.0%にとどまっていましたが、本技術を適用した結果、具体的な質問をした場合とほぼ同等の73.3%まで大幅に向上しました。 また、従来は1回のやり取りで無理に回答を出そうとしていたのに対し、本技術では平均2.3回のやり取りを行い、問い返しを通じて質問を具体化できていることが確認されています。 今後は東芝グループ内の保守作業現場で実証実験を開始し、将来的には社外へのサービス提供も目指していくとしています。