AI活用の社内展開・定着のAI活用事例

【成果】 全社員約6,000人のうち、約2,000人がアクティブに利用する規模へと定着しました。社内アンケートの有効回答を基に算出した結果、月平均で2,000時間以上の業務工数削減を実現しています。有効回答数が全体の約半数であったことから、実態としてはさらに大きな削減効果が出ていると推測されます。 今後は、金融業界における生成AI活用のトップランナーを目指し、さらなる活用推進を図っていく方針です。

【成果】 RAG機能のリリースからわずか2ヶ月で、増加していた有人対応を50%以上削減することに成功しました。問い合わせ対応に割かれていた時間が大幅に減少し、担当者が新規システムの導入や改善活動といった付加価値の高い業務に注力できるようになっています。 また、現場のユーザーからは「相手が人ではないため、時間を気にせず気軽に質問できるようになった」という好意的な声が寄せられています。今後は、総務や人事、設計部門など他部署への展開を進め、全社的なナレッジマネジメントの実現を目指しています。

【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】 社内トップユーザーによる実践的な生成AI活用の結果、年間576時間という大幅な業務時間削減を達成しました。従来は数時間を要していた表計算作業やエラー調査が数分で完了するようになり、非エンジニアでも高度な関数を活用できるようになっています。 また、会議後のアイデア整理も数十分で完了するようになり、意思決定の迅速化と正確性の向上に寄与しています。これらの成果は「exaBase 生成AI」の自動計測機能によって実測されたものであり、特別な技術知識を持たない一般的なビジネスパーソンでも、適切な活用方法によって大幅な業務効率化が可能であることが実証されました。

【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】 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】 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】 このシステム導入により、問合せの案件管理が徹底され、対応の遅れや漏れを完全に防ぐことができるようになりました。管理状況が可視化されたことで、対応メンバーの精神的な負担も大きく軽減されています。また、AIによるFAQの生成・提案機能を活用することで、メンテナンスにかかる時間を大幅に短縮し、必要なFAQを迅速に提供できる体制が整いました。その結果、運用開始以来、チャットボットの自己解決率50％以上を維持しています。 実際の問合せ対応にかかる工数も、以前は1日の半分ほどを占めていたものが、1日2時間程度へと大幅に削減されました。旧システムと比較して問合せ総数が増加していることから、社員にとって「使える窓口」として定着していることが伺えます。今後は、他の問合せ窓口の一本化を進めるとともに、人事部や総務部など企画管理本部全体への展開を目指しています。

【成果】 北國銀行では、「PKSHA AI Helpdesk」の導入により、質問側は回答待ち時間が減り、回答側も効率的に対応できるようになったことで、双方の業務効率化を実現しました。 顧客の目の前で電話問い合わせをするケースが減少し、回答までの時間を事前に案内できるようになったため、より安心感のある接客が可能になっています。 また、共通の管理画面による運用でナレッジ共有が進み、他部門との連携もスムーズになりました。質問の仕方に関する研修を通じて社員のリテラシーも向上しており、自己解決率の高い運用が定着しつつあります。

【成果】 「D-Bot」が全社の標準的な問合せ窓口として定着したことで、社員は「とりあえずここに聞けば良い」という明確な導線を得ることができました。これにより、質問先を探す迷いやたらい回しがなくなり、無駄なコミュニケーションコストが大幅に削減されています。 また、新入社員や中途社員にとっても、上司の時間を奪わずに気軽に質問できる心理的安全性が確保され、業務の早期立ち上げに寄与しています。技術部門においては、複雑な法規の確認やツールの設定方法などに関する自己解決率が向上しました。今後は2025年度までに全社員への完全定着を目指すとともに、経理部門など新たな領域への展開も視野に入れています。

【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】 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】 大和総研が提供する独自の「意味チャンク」技術により、90%超という高い回答精度を実現しました。三菱UFJニコスでは、2025年2月の全社リリース後、継続的に月間30〜40%の利用率を維持しており、3カ月で約35,000回の検索が行われています。これにより、同社の従業員がこれまで何十分もかけて探していた情報が短時間で見つかるようになったほか、部署間の問い合わせのたらい回しも解消されるなど、大幅な業務効率化を達成しました。 AIに興味がある一部の社員にとどまらず、全社員が情報検索性の向上というメリットを享受しており、組織全体の競争力向上に寄与していると評価されています。三菱UFJニコスは今後、対象業務やユースケースを広げてデータ量を増やすとともに、検索後の情報整理や入力作業といった後続工程の支援にも機能を拡張していく展望を描いています。

【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】 2025年6月末時点で、全社で年間9,560時間の業務削減効果を見込む成果を得ています。これは、今期末に掲げた10％の削減目標に対して24.9％の進捗に相当します。 また、求人原稿制作の半自動化テストを実施した組織単体でも、年間900時間の削減効果が想定されています。 現場の従業員からは、「細かな作業が減り、本来注力すべき営業や企画に集中できるようになった」「AIを新しい挑戦にも活かせるようになり、開業段階から寄り添う取り組みにチャレンジしている」といった前向きな声が上がっています。 今後は3年後に業務時間30％削減を目指し、AIを活用した改善活動をさらに拡大していく方針です。