AI活用事例サーチ

社内ナレッジ活用のAI活用事例

社内ナレッジ活用の活用事例です。社内文書検索・RAG構築・問い合わせ自動回答・知見共有基盤などの実装事例から、知識資産の活用最大化の進め方や費用感、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。

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社内ナレッジ活用
専門用語の多い読影レポートをAIで構造化し、複雑な文章も80%の精度でデータ化専門用語の多い読影レポートをAIで構造化し、複雑な文章も80%の精度でデータ化
事例:製造業
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2025年03月|2026.05.19 最終更新
専門用語の多い読影レポートをAIで構造化し、複雑な文章も80%の精度でデータ化
#自然言語処理
#テキスト構造化
#医療AI
#データセット構築
#RAG

【成果】 開発した「読影レポート構造化AI」を評価した結果、所見文の約7割を占める比較的単純な文章において90%以上の精度で自動的に構造化できることが確認されました。また、より複雑な主訴に関する所見文においても、約80%という高い精度での構造化を実現しています。 今後はこの技術を活用し、過去の類似所見検索や統計情報の可視化、検索拡張生成AI(RAG)を用いた放射線科医向けのアシスタントAIの開発などを進める予定です。将来的には、データベースと医用画像内の所見位置を紐づけることで、さまざまな疾患に特化した画像診断支援機能(CAD)の正解データを自動で大量生成し、全身の異常疾患を網羅的に見つけるAI技術の開発加速が期待されています。


富士フイルム株式会社
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機密データを扱う業務を生成AIで効率化し、作業時間を最大50%削減機密データを扱う業務を生成AIで効率化し、作業時間を最大50%削減
事例:製造業
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年10月|2026.05.19 最終更新
機密データを扱う業務を生成AIで効率化し、作業時間を最大50%削減
#生成AI
#社内データ活用
#業務効率化
#セキュリティ
#ガイドライン策定
企業規模: 1,000人以上

【成果】 事前検証として約200の典型的な業務パターンでテストを実施した結果、最大で50%以上の業務効率化が確認されました。 文書作成や校正、プログラムのソースコード生成といった一般的なオフィス業務の負担が大幅に軽減されています。 今後は、社内の各組織に蓄積されたナレッジを連携させるスキームの整備や、特定分野のデータで追加学習を行った特化型モデルの構築も視野に入れており、さらなる付加価値の創出を目指しています。

店舗マニュアルの検索課題を音声AIで解決し、現場のオペレーションを効率化店舗マニュアルの検索課題を音声AIで解決し、現場のオペレーションを効率化
事例:小売・流通・卸売
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2024年07月|2026.05.19 最終更新
店舗マニュアルの検索課題を音声AIで解決し、現場のオペレーションを効率化
#生成AI
#音声検索
#業務マニュアル
#店舗オペレーション
#小売業

【成果】 生成AIを搭載した人型AIアシスタントは、2024年7月末時点で約7,000店舗に導入されています。 音声検索機能により、スタッフがスピーディにマニュアルを確認できるようになり、店舗責任者やSVへの問い合わせ対応といったオペレーション負担の軽減が期待されています。また、過去の販売実績を容易に確認できるようになったことで、施策内容に応じた販売計画の立案や、迅速な売場づくりへの反映が可能となりました。 今後は導入店舗をさらに拡大し、店長業務のサポートと店舗の省力化を推進していく方針です。


株式会社ファミリーマート
接客マニュアルを生成AIでチャット化し、新人スタッフの業務習熟スピードを向上接客マニュアルを生成AIでチャット化し、新人スタッフの業務習熟スピードを向上
事例:小売・流通・卸売
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2025年06月|2026.05.19 最終更新
接客マニュアルを生成AIでチャット化し、新人スタッフの業務習熟スピードを向上
#生成AI
#チャットボット
#社内マニュアル
#業務効率化
#人材育成

【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。

【自社】専門的な品質トラブルデータをAIで可視化し、情報収集を30秒に短縮【自社】専門的な品質トラブルデータをAIで可視化し、情報収集を30秒に短縮
事例:製造業
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2025年06月|2026.05.19 最終更新
【自社】専門的な品質トラブルデータをAIで可視化し、情報収集を30秒に短縮
#生成AI
#品質管理
#ナレッジ共有
#データ可視化
#製造業DX
企業規模: 1,000人以上

【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。

不動産売買の相談ハードルをAIで解決し、24時間対応の自然な対話を実現不動産売買の相談ハードルをAIで解決し、24時間対応の自然な対話を実現
事例:不動産・建設
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年11月|2026.05.19 最終更新
不動産売買の相談ハードルをAIで解決し、24時間対応の自然な対話を実現
#生成AI
#チャットボット
#Web接客
#不動産テック
#自然言語処理

【成果】 本サービスの導入により、顧客自身が膨大なサイト内から情報を探す手間を省き、求めている情報をダイレクトに届けることが可能になりました。顧客からの質問や相談に対して、営業担当者に質問をして回答を得るようなスムーズな対話体験を実現しています。 今後は、顧客ごとの疑問や相談内容により的確に応えられるよう、生成AIの精度向上や研究を継続し、2024年春を目途にベータ版から正式版への切り替えを目指すとしています。


野村不動産ソリューションズ株式会社
日常業務の非効率を自社専用AIチャットで解決し、全従業員2500人で運用開始日常業務の非効率を自社専用AIチャットで解決し、全従業員2500人で運用開始
事例:不動産・建設
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年08月|2026.05.19 最終更新
日常業務の非効率を自社専用AIチャットで解決し、全従業員2500人で運用開始
#生成AI
#社内データ連携
#業務効率化
#プロンプト
#社内研修
企業規模: 1,000人以上

【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。


三井不動産株式会社
建設業の事務作業を生成AIで効率化し、本業に集中できる環境を構築建設業の事務作業を生成AIで効率化し、本業に集中できる環境を構築
事例:不動産・建設
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年05月|2026.05.19 最終更新
建設業の事務作業を生成AIで効率化し、本業に集中できる環境を構築
#建設DX
#ChatGPT活用
#業務自動化
#プロンプトエンジニアリング
#生成AIコンサルティング

【成果】 本サービスの導入により、建設中小企業は報告書などのドキュメント作成の自動化や、コンテンツ作成をはじめとするマーケティング業務の効率化が期待できます。定常業務にかかる時間を大幅に削減することで、現場のスタッフが本来の建設業務に集中できる環境が整います。また、最新の生成AIを業務プロセスに組み込むことで、DX推進における競合優位性の確立にもつながります。 同社は今後、Googleが提供する「Bard」などの新たな生成AIについても検証を進め、さらなるサービスの拡充と顧客の生産性向上を目指していく方針です。

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
事例:不動産・建設
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2024年01月|2026.05.19 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
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
事例:製造業
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年11月|2026.05.19 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
ベテランの技術をAIで次世代へ継承し、膨大な設計資料の調査時間を大幅に削減ベテランの技術をAIで次世代へ継承し、膨大な設計資料の調査時間を大幅に削減
事例:製造業
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2024年11月|2026.05.19 最終更新
ベテランの技術をAIで次世代へ継承し、膨大な設計資料の調査時間を大幅に削減
#AIエージェント
#RAG
#ナレッジマネジメント
#技術継承
#Azure OpenAI Service

【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。


トヨタ自動車株式会社
業務の属人化と情報検索の悩みを生成AIで解決し、年間18.6万時間を削減業務の属人化と情報検索の悩みを生成AIで解決し、年間18.6万時間を削減
事例:製造業
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年02月|2026.05.19 最終更新
業務の属人化と情報検索の悩みを生成AIで解決し、年間18.6万時間を削減
#生成AI
#業務効率化
#社内データ検索
#シャドーAI対策
#プロンプトエンジニアリング
企業規模: 1,000人以上

【成果】 全社へのAI導入から1年間で、社員の労働時間を合計18.6万時間削減するという大きな成果を達成しました。1回の利用あたり平均約20分の業務短縮につながっており、直近3ヶ月の利用回数は前年同期比で41%増加するなど、社内での定着が進んでいます。 定性的な変化として、導入当初は単純な検索エンジン代わりの利用が主でしたが、現在では戦略策定の基礎データ作成や商品企画など、より高度で生産性の高い業務への活用へとシフトしています。また、懸念されていたシャドーAIによる情報漏洩や著作権侵害などのセキュリティインシデントは、導入後16ヶ月間一切発生していません。 品質管理に特化したAI機能についても、現場の社員から5点満点中3.5点という高い評価を獲得しています。 今後は、設計段階での問題特定や手戻り時間の削減による人手不足解消が期待されており、さらにはAIが自律的に業務を遂行する「オートノマスエンタープライズ」の実現に向けた構想も進められています。


パナソニック コネクト株式会社
コールセンターの属人化をAI音声認識で解決し、年間1万1000時間を削減コールセンターの属人化をAI音声認識で解決し、年間1万1000時間を削減
事例:公共・公益事業
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2022年08月|2026.05.19 最終更新
コールセンターの属人化をAI音声認識で解決し、年間1万1000時間を削減
#コールセンター
#音声認識
#業務効率化
#ナレッジ共有
#応対時間削減
企業規模: 1,000人以上

【成果】 AIツールの導入により、オペレーターから管理者へのエスカレーション率が14%削減されるという大きな成果を上げています。また、情報を探す作業を中心にオペレーターの応答時間が平均10秒短縮され、年間で1万1000時間もの応対時間削減を実現しました。 必要な情報を短時間で正確に確認できるようになったことで、オペレーターごとの対応のばらつきが減少し、未経験者の教育にかかる時間も大幅に軽減されています。受付ミスの削減や正確な応答は、お客さま満足度の向上にも直結しています。今後は、AIによる定型対応の自動化や検索精度のさらなる向上を目指し、企業が持つデータの価値を最大化していく展望が描かれています。

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
事例:製造業
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年09月|2026.05.19 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
データに基づくAI施策で顧客の好みを可視化、売上200%を達成データに基づくAI施策で顧客の好みを可視化、売上200%を達成
事例:小売・流通・卸売
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2025年06月|2026.05.19 最終更新
データに基づくAI施策で顧客の好みを可視化、売上200%を達成
#マーケティングAI
#データドリブン
#生成AI
#需要予測
#販促効率化

【成果】 AIを活用した新しいマーケティング戦略の実践により、ある弁当の販売プロモーションにおいては、ターゲット層に最適なクリエイティブとキャッチコピーを用いたポスターを展開した結果、短時間での完売を達成し、販売数量が利用前と比較して200%に達するという劇的な成果を上げました。 これは、反応予測AIやフェルミ推定AIによって施策効果を事前に予測できたことで、確信を持って施策を実行できた結果です。また、企画検討や販促物制作にかかる時間も大幅に短縮され、少人数体制でも質の高いプロモーションを迅速に展開できるようになりました。 現場からは「導き出されるアウトプットに根拠と信憑性があるため安心して施策を実行できる」といった声が上がっており、今後は日用品や食料品などの最寄り品や、健康保険組合と連携した家庭用常備薬の拡販など、さらなる活用領域の拡大が期待されています。


日本電気株式会社(NEC)
導入:株式会社NECライベックス
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