データドリブン文化の定着のAI活用事例

【成果】 1年間のプロジェクトを通じて、広報企画部単独で年間1,368時間の業務削減を達成するなど、全10事業部で大きな定量的な成果が得られました。介護事業部では月間912分、不動産部門では月間375分の業務時間が削減されています。 定性的な変化として、外部に依存していた開発体制から、社員自らがAI施策を開発する「自走力」を獲得しました。当初はAPIやGASを理解している社員がわずか2名でしたが、現在では全社で活用が標準化されています。現場のスタッフからは「技術的な問題解決のプロセスを学べた」「自分たちで応用できるようになった」といった声が上がっており、他部署でも使える汎用性を意識した設計思想が組織全体に定着しています。

【成果】 現場の社員が主体となって生成AIとデータを活用する体制が整い、業務課題の解決に向けた具体的な検討が大きく前進しました。この取り組みは、日本マイクロソフトからも最先端のAI活用事例として高く評価され、「Microsoft Ignite Japan」で紹介されるに至っています。 今後は、絞り込まれたビジネスプランの事業化に向けた支援や、外販AIサービス開発への協力など、さらなるビジネスの創出が期待されています。

【成果】 検証の結果、コールセンター業務においては、一定の条件下であればAIが顧客のニーズに適切に応えられることが確認されました。AIがオペレーターの補完的な役割を担うことで、業務全体の効率化が期待できるという手応えを得ています。また、事務本部のマクロ業務では、AIが高い精度でタスクを遂行できる場面と、人間による最終確認が不可欠なケースが明確に切り分けられ、AIと人の効果的な役割分担を設計できるようになりました。 全社的な成果として、AIを業務に取り入れることに対する心理的ハードルが大きく下がっています。プロジェクト参加者が各部署に知見を持ち帰ったことで、周囲のメンバーからも「この業務に取り入れてみてはどうか」といった自発的なアイデアが生まれるなど、AIを業務の一部として受け入れる文化が着実に醸成されつつあります。

【成果】 グループ全体の生成AI活用率は88.6%に到達し、2024年の合計業務削減時間は推定151万時間を超える成果を上げました。パートナー一人あたりの業務削減時間は月間30.1時間に達し、多くの従業員が最新のAIツールをキャッチアップして業務に適用しています。 定性的な変化として、生成AI検索を利用することで、多角的な回答の比較やアイデア出しがスムーズになり、クリエイティブな作業が豊かになったという現場の声が寄せられています。また、従業員の意識も「単なる効率化」から「AIと共創して新たな価値を生み出す」ことへと変化しており、データドリブンな文化の定着が進んでいます。

【成果】 KDDIのデジタルマーケティングおよび広告業務において本システムのβ版を試験導入した結果、平面構成やフォント・画像選定といったデザイン考案にかかる業務工数を50％削減することに成功しました。ブランド管理に詳しくない担当者であっても、ガイドラインに沿った高品質なクリエイティブを制作できるようになり、業務の平準化と品質管理の両立を実現しています。 また、担当者の経験や勘に依存せず、データに基づいた均質的で精度の高い判断が可能になった点も大きな成果です。今後はKDDIグループ内での本格導入を進めるとともに、法人顧客へのサービス提供も視野に入れた展開が検討されています。

【成果】 独自の浸透ステップと多方向からのアプローチにより、社員の92%が業務にAIを活用し、そのうち半数以上がほぼ毎日利用するという高い定着率を実現しました。活用者の30%以上が「業務量50%以上の削減」を実感しており、日々の業務効率化に大きく貢献しています。また、社員の心理フェーズにおいても、活用者の4分の1が自らを「革新期」にあると自覚し、初期段階である「受容期」は10%以下にとどまるなど、積極的な活用が進んでいます。 社内全般に「AIを使うのが当たり前」という雰囲気が醸成され、抵抗を感じていた社員も自然と次のステップに進む流れができつつあります。

【成果】 全社導入からわずか1カ月で、生成AIの業務活用率は導入前の59%から92%へと大幅に上昇しました。従業員の68%が「ほぼ毎日」AIを活用するようになり、習慣化が急速に進んでいます。 具体的な業務削減効果として、カスタマーサポート部門で月間10時間、営業部門で月間60時間の業務短縮を実現し、全社合計で月間768時間の業務改善を達成しました。開発部門の与信ツール刷新においても15%の業務改善効果が得られています。 現場からは「他の業務にも活用できるのでは」という声が自然に上がるようになり、非エンジニア層も含めた自律的なAI活用文化が定着しつつあります。今後はAIエージェントの作成やAIベースの新規ビジネスモデル創出に向け、さらなる活用を推進していく展望です。

【成果】 開発したシステムのβ版をKDDIのデジタルマーケティングおよび広告業務に試験導入した結果、デザイン考案やラフ作成などの関連業務にかかる工数を50％削減することに成功しました。ブランド管理に詳しくない担当者でも原則に沿ったクリエイティブ制作が可能となり、業務の平準化と品質管理の両立を実現しています。 さらに、過去の広告配信実績データに基づくKPI予測モデルにより、生成された数十種のクリエイティブ案から良質なものを自動で選別できるようになりました。 これにより、担当者の経験やスキルに依存しない、データドリブンで均質的な評価体制が整い、広告効果の高いクリエイティブ制作の効率化を達成しています。

【成果】 AI需要予測モデルの導入により、商品横持ち指示の作成にかかる工数を1日あたり約75％削減することに成功しました。予測精度の向上によって緊急の臨時便が減少し、それに伴う入出荷作業の工数も約30％削減されています。 さらに、期限管理品を補充倉庫で適切に保管できるようになったことで、センター内での不要な商品移動が減り、フォークリフト作業の工数も約15％削減されました。 定性的な成果として、商品の追加や倉庫の拡張といった環境変化にも柔軟に対応できる体制が整い、担当者変更時の引き継ぎ負担も大幅に軽減されています。

【成果】 AIエージェントの導入により、データの有効活用が進み、提案品質の向上や業務効率の飛躍的な改善が見込まれています。 営業現場で必要な顧客情報に瞬時にアクセスできる体制が整備され、これまで以上に迅速かつ付加価値の高い顧客体験の提供が可能になると期待されています。 今後は、行内でのAIエージェントの活用範囲を段階的に拡大し、FSC上で実行する業務領域の拡充を進めることで、現場の営業力強化と顧客満足度のさらなる向上を目指す方針です。

【成果】 dotDataを活用した「価値観に基づくターゲティング」は、ローソンが構築するBIツールに組み込まれ、販売促進や商品開発、メーカーとの連携に活用されています。 大手菓子メーカーとの取り組みでは、AIが分析した会員の価値観と商品の購買関係から、デザイナーが複数のレシート・クーポンのデザインを作成しました。予測スコアに基づいて各会員に最適化されたデザインのクーポンを配信した結果、ターゲティング精度の向上で4倍、デザインの最適化で3倍となり、トータルで商品購入率が約12倍に向上するという大きな成果を上げています。 今後は、スマホアプリとの連携によるカスタマージャーニーの設計や、Cookieレス時代に向けた新しいデータマネジメントモデルとしての活用も視野に入れています。

【成果】 AIによる商談先の提案は高い精度を実現し、現場の営業担当者からの信頼を獲得しました。その結果、AI行き先案内が提案した商談件数は、2020年上期から2021年上期の1年間で約3倍となる7万4300件に増加しています。 この取り組みは全体の商談件数の底上げにも大きく貢献し、2021年第1四半期には商談件数が8.4％増加するという定量的な成果を達成しました。また、複合機の稼働データとLED照明の受注に関連性があることなど、人間の分析では気づきにくい隠れた知見が次々と発見されています。現在では、このデータ分析のノウハウを人材開発部でも活用し、社員のパフォーマンス測定など新たな領域への展開も進められています。

【成果】 購買データを活用したターゲティング広告の配信により、顧客獲得単価（CPA）を従来の2分の1に削減することに成功しました。 また、従来は審査が通らなかった顧客に対しても、購買データを加味することでサービスを提供できる可能性が広がっています。今後は、高度なデータ分析スキルがなくても利用できるdotDataの特長を活かし、現場主導のAI・データ活用を推進していく方針です。さらに、金融とリテールのデータを掛け合わせた新規ビジネスの創出も目指しています。

【成果】 2019年からの試験的な運用を経て、明らかに不具合の予兆を示す有効な特徴量の抽出に成功しました。例えば、ボーイング787のエアコンシステム部品における不具合の予兆検知では新たな特徴量を発見し、この取り組みは航空技術協会の表彰審査会委員長特別賞を受賞するなどの高い評価を得ています。 また、従来の整備士の知見では「システム稼働中に兆候が現れる」と考えられていた事象に対し、AIの分析によって「システム停止中に特定の傾向を示す特徴量が存在する」という新たな事実が判明するなど、人間の経験則を補完する定性的な成果も生まれています。 現在では部品整備部門との共同分析も進んでおり、より多くの担当者がデータ分析に取り組む体制が構築されつつあります。

【成果】 全社員の7割以上が業務で生成AIを活用するようになり、プログラミング作業が1日がかりから2〜3時間に短縮されたり、自由記述アンケートの集計が効率化されたりといった具体的な成果が上がっています。 また、社内での知見を活かし、法人顧客向けに生成AIサービスの提供を開始。社内で効果が確認されたプロンプトのテンプレート化や、専用回線とセットにした安全な環境を提供しています。 さらに、電話の音声データをテキスト化し要約する機能など、既存の通信サービスへの生成AIの組み込みも進めています。今後は、既存システムへの組み込みにおけるROIの見極めや、AIに任せられる業務の範囲を明確にしながら、あらゆる法人向けサービスに生成AIを溶け込ませていく展望を描いています。