AI活用の社内展開・定着のAI活用事例

【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。

【成果】 分析の結果、一般的なコンビニとは異なり「デスクで食べても散らからない直まきおにぎりが人気」といった独自の傾向や、時間帯・顧客グループごとの細かなニーズを発見することができました。 これらの分析結果は、実際の店舗での発注業務に反映されています。現場の担当者が自らデータを見て、考えて、実践するサイクルを回せるようになり、中堅・中小企業における限られた人員でも効率的かつ精度の高いサービス向上が可能となりました。 今後は、商品の組み合わせ傾向を把握するバスケット分析など、さらに高度なデータ活用やマーケティング施策への展開を計画しています。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【成果】 購買データを活用したターゲティング広告を配信した結果、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。特定の商品の購入実績や頻度、組み合わせがカードローンの申し込み割合に影響を与えるという、非常に興味深い特徴を可視化できるようになっています。 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・データ活用を促進していく方針です。また、「金融」と「リテール」のデータを掛け合わせたノウハウを基に、顧客のニーズに柔軟に対応できる新たな金融ビジネスの創出も目指しています。

【成果】 約20名の参加者が、データを用いた課題解決の手法や精度改善のプロセスを実践的に学びました。すぐに実業務へ適用できる完璧なモデルが完成したわけではないものの、参加者全員が「もっと学習を続けたい」と答えるほど、データ活用に対する強い学習意欲が芽生えるという大きな成果を得ています。 この成功の裏には、NECの講師による伴走支援がありました。答えをすべて教えるのではなく、ヒントを示して好奇心を刺激したり、チームごとの進捗レポートを基にプログラムを微修正したりするきめ細やかなサポートが、参加者のモチベーション維持に貢献しました。経営層からも高く評価されており、今後は第一期メンバーの学びを深めるとともに、グループ内の多様な人材が集い、データ分析を通じて新たなビジネスを生み出す場として、取り組みを継続・拡大していく展望を描いています。

【成果】 2019年からの試験運用を経て、不具合の予兆を示す有効な特徴量の抽出に成功し、2020年から本格的に仮説探索型の故障予測分析を開始しました。 具体的な成果として、ボーイング787のエアコンシステム部品の不具合予兆検知に関する特徴量作成に成功し、航空技術協会の表彰審査会委員長特別賞を受賞しています。また、対象システムが停止している最中に特定の傾向を示す特徴量が存在するなど、人の知見だけでは見出せなかった新たな特徴量を発見することにも成功しました。 今後は、dotData活用の質と量の双方を強化し、部品整備部門など社内のより多くの部門での分析・予兆検知の取り組みを広げていく展望です。

【成果】 2023年5月から8月にかけて実施された実証実験では、後処理時間が長い「お問い合わせ」「ご意見・ご要望」「介助申込」の3つの業務領域において、事後処理時間を18％から54%効率化できることが確認されました。 現場のオペレーターからも「簡単な内容はほとんど手直しなしで反映される」「とりとめのない内容をうまくまとめてくれる」といった高く評価する声が寄せられています。この結果を受け、同年9月より実業務への正式導入が開始されており、今後はコンタクトセンターの標準的な業務フロー全体へのAI適用や、他領域への展開も視野に入れた取り組みが進められています。

【成果】 「MS1 Brain」の導入により、従来は営業担当者の経験と勘に頼っていた活動がデータドリブンなものへと変革されました。AIが算出したスコアリングをもとに、見込みの高い顧客へ優先的にアプローチすることで、営業活動の効率化と顧客満足度の向上を実現しています。また、解約や他社への切り替え意向が高い顧客を早期に抽出し、抑止活動に繋げることも可能になりました。 さらに、AIが導き出した特徴量をトークスクリプトに落とし込んだ結果、クロスセル（販売商品数アップ）の成約率やアップセル（保険料単価アップ）の特約付帯率が従来比で2～3倍に向上するという大きな成果を上げています。現在では、海外提携先での保険解約要因の分析や、自動車の買い替えタイミング予測など、他部門や新規ビジネスへの横展開も進んでおり、社内全体でデータドリブンな文化が醸成されつつあります。

【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。

【成果】 育成プログラムの継続的な展開により、社内においてデジタル技術を活用した業務見直しの機運が着実に高まっています。具体的な業務変革の動きとして、変電設備の点検業務において、従来の端末への手入力から音声認識を活用した入力への移行が検討されており、作業の安全性向上と人員配置の最適化が期待されています。また、用地取得部門では、NECの地図情報ソリューションを導入することで、これまで手作業で行っていた地図作成業務の自動化を実現しました。 今後は、育成プログラムの集大成として、受講者自身が課題を発見し、データを用いて検証・改善案を立案する実践的なワークショップが予定されており、さらなる業務改善と新規ビジネス創出への貢献が見込まれています。