プロトタイプ開発（PoC）のAI活用事例

【成果】 各地域の受注センターに入る全問い合わせのうち、約30％をボイスボットで自動対応することに成功しました。これは当初の目標であった20％を大きく上回る成果です。人員を増やすことなく、新規受注の増加という本来の目的を達成することができました。 また、社内システムとの自動連携によって情報共有のリアルタイム性が向上し、後処理業務（ACW）の大幅な効率化にもつながっています。現場の従業員からは「電話が鳴り響いて取れない状況が軽減された」と感謝の声が上がっており、職場環境の改善に大きく寄与しているといえます。 今後は、引っ越し後の段ボール回収手配など、利用範囲のさらなる拡大を検討していく予定です。

【成果】 実証実験の結果、客室乗務員がチャット形式で入力した情報から自動生成されたレポートは、業務用語を学習した自然な表現となり、編集が容易であることが確認されました。また、スムーズな英訳機能により業務負担が軽減されたほか、既存のアプリと比較してレポート作成にかかる作業時間や修正発生率の大幅な削減に成功しています。 今後は本番運用に向けた段階的な検証を進め、JALが運用する生成AIプラットフォームへの導入や、オフライン環境で動作するオンデバイス型・エッジ型での提供を目指していくとしています。

【成果】 ハッカソンを通じて、自社だけでは1か月かかると想定されていた実装イメージの具体化が、わずか2日間で形になるという劇的なスピードアップを実現しました。 特にFAQ連携の実装においては、ベンダーからの的確なアドバイスにより回答精度が飛躍的に向上しています。参加したメンバーは、今後の実務で必要となるAI実装スキルを確かな手ごたえとともに習得し、「生成AI活用に向けた具体的な道筋が見えた」と高く評価しています。

【成果】 2024年3月より、「Copilot for 駅員」の実証実験に向けたアプリ開発に着手しています。今後は、導入する駅やドキュメント・データ分析の対象範囲を段階的に拡大していく予定です。これにより、お客様1人あたりの対応時間削減による業務効率化と、サービス品質の向上が期待されています。

【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】 PoC（概念実証）の段階で、問い合わせ対応コストの半減が見込まれ、年間約4,080時間の業務時間削減という大きな効果が試算されました。定性的な変化として、社員がAIと対話することで自身の疑問点が明確になり、自己解決できる範囲が拡大しています。結果として、先輩社員へ質問する際の心理的ハードルが下がり、より具体的で質の高いコミュニケーションが生まれるという副次的な効果も確認されました。今後は、商業マネジメントやホテルマネジメントなど他のグループ会社への横展開や、対顧客向けの活用も視野に入れ、人とAIが共進化する文化の醸成を目指しています。

【成果】 本プロジェクトの取り組みにより、従来は病院全体で数日を要していた診療報酬の算定作業が、生成AIによる原案作成と人のチェックを合わせて数分程度にまで短縮できる見込みが立っています。また、標準請求コードの自動選択が可能になれば、将来的な診療報酬改定に伴うシステム改修コストの大幅な削減にもつながると期待されています。 本研究は厚生労働省の補助事業として採択されており、得られた成果は全国の医療機関における会計処理の合理化に活用される可能性があります。

【成果】 生成AIをコミュニケーションツールとして活用することで、言葉では伝えにくいニュアンスを視覚的に共有できるようになりました。短時間でバラエティに富んだ大量のアイデアを創出できただけでなく、開発初期段階から具体的なイメージを確認できるため、意思決定のスピードが飛躍的に向上しています。 結果として、デザイン開発にかかる期間の大幅な削減を実現し、クリエイティブの創造性を広げる新しいデザイン開発のフローが確立されました。

【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】 本実証実験を通じて、オペレーターが通話後に行う記録作業等の後処理時間を35%削減することを目指しています。 これにより、高い電話応答率を維持し、顧客満足度の向上に貢献することが期待されます。また、相関分析の結果を活用することで、応対品質の数値化や可視化による評価の自動化が可能となり、管理者による品質チェックの工数削減と、データに基づく効果的なオペレーター指導が実現できる見込みです。 今後は検証結果を踏まえて実業務への導入を進めるとともに、お客さま満足度を予測するモデルの構築など、生成AIの利用範囲をさらに拡大していく予定です。

【成果】 本サービスの導入により、ユーザーは「価格を知りたい」「相談してみたい」といった検討初期段階のライトなニーズでも、気軽に査定を利用できるようになりました。 従来のようにフォームに入力して結果だけを受け取るのではなく、対話を通じて査定の根拠を理解しながら、時間や場所を気にせず自分のペースで売却を検討できる環境が整っています。また、取引データが少ないエリアや市場相場が形成されていないマンション棟に対しても、生成AIの柔軟な判断によりサービス提供が可能となりました。 現在はベータ版として大阪府、兵庫県、名古屋エリアのウィル社商圏内に限定して提供されていますが、今後は対象エリアの拡大や、戸建て・土地などマンション以外の物件種別への対応が予定されています。 さらに、査定精度の向上や根拠説明の充実を図り、ユーザーに寄り添う体験のさらなる進化を目指しています。

【成果】 東北大学病院における一部の診療科の医師10名の協力を得た実証実験では、大きな成果が得られました。紹介状や退院サマリなどに記載する要約文章を新規に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ています。 また、生成された文章の表現や正確性についても現場の医師から高い評価を受けました。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負担が大幅に軽減され、AIが生成した要約文章を参考にしながら、各種医療文書を効率的に作成できる可能性が実証されています。

【成果】 AIモデルの導入により、従来のモデル撮影やECサイト用の「ささげ撮影（撮影・採寸・原稿作成）」にかかるコストの削減と、リードタイムの大幅な短縮が見込まれています。 クライアントからは、掲載期間の制限がない点や、着替え時間・撮影型数の制約を気にせず便利に利用できる点が高く評価されています。今後は、生成したAIモデルをECサイトやカタログ、広告ビジュアルなど多様なチャネルで展開し、クリック率（CTR）や売上、離脱率の改善に向けた実証実験を進めていく予定です。

【成果】 生成AIを活用したことで、Honda社の技術文書を文章としてモデル化できるようになり、モデル化にかかる期間が3年から1年へと67％短縮されました。また、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。このアプローチにより、ドキュメントの活用領域が大きく拡大し、業務効率が飛躍的に向上しました。 膨大な開発情報を安全に活用できるプラットフォームが実現したことで、顧客により多くの価値を届けるという同社の目標に大きく貢献しており、今後のさらなる展開が期待されています。