RAGのAI活用事例

【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】 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】 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】 生成AIチャットボットの導入により、夜間や休日を問わず、社内の問い合わせに対してAIが即座に応答できる環境が実現しました。これにより、新人を含むスタッフ自身が疑問を自己解決できる場面が増加しています。 その結果、これまで各店舗のベテランスタッフに集中していた質問対応が大幅に効率化され、特定の個人に負荷が偏る属人化の課題が解消されました。 スタッフ全体の生産性が向上したことで、接客や店舗運営といった本来の業務により多くの時間を割けるようになっています。社内の情報共有をスムーズにすることで、顧客に寄り添った質の高いサービスの提供へと繋がる大きな成果を生み出していると評価されています。

【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】 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。

【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】 生成AIを活用した問い合わせ対応システムを運用した結果、自動車産業サイバーセキュリティガイドラインに関する複雑な質問に対しても、90％という高い回答精度を実現しました。 これにより、担当者の業務負荷が大幅に軽減されるとともに、回答の均質化が図られています。今後は、得られた定量・定性的な効果を踏まえて機能をさらに拡張し、業界全体の業務効率化と品質向上に貢献していくことが期待されています。

【成果】 2025年7月時点で、グループ全体で約12,000人の社職員がプロフェッショナルワーク内で生成AIツールを活用するまでに定着しました。その結果、月間約10万時間もの稼働時間削減という圧倒的な定量成果を達成しています。また、AIエージェントの導入により、各コンサルタントが個別にプロンプトを試行錯誤する手間が省け、アウトプットの品質向上と作業時間の大幅な短縮を実現しました。 人事エージェントの活用においては、社員の個人情報を適切に管理しながら労務管理などの自動化が進み、人事関連業務の負担軽減とデータ活用による精度向上という定性的な効果も生み出しています。

【成果】 約半年間のPoCを経て2024年8月に本番利用を開始した結果、法務部門における1人あたりの問い合わせ対応件数は月100件から最大月3件へと激減しました。 対応に要する時間も月17時間から最大30分へと大幅に短縮され、劇的な業務効率化を実現しています。この成功を受け、同年10月からは人事、経理、情報システム、知財など複数の部門へ利用範囲を拡大しました。さらに、質問先が分からない場合でも回答を得られる「全体横断型のチャット窓口」を新設したことで、社員の利便性が大きく向上し、システムの利用率は以前の約1.3倍に上昇しました。 問い合わせの回答待ち時間が削減されたことで、会社全体の生産性向上にも寄与しています。

【成果】 AI導入後、2024年1月から5月までの5ヵ月間で、顧客対応業務の時間を合計1,620時間削減することに成功しました。有人対応件数も2.5万件から1.6万件へと約3割減少し、効率的な運営を実現しています。 さらに、顧客満足度は導入前の86%から88%へと向上し、サポート品質の底上げにも繋がりました。業務負担が軽減されたことで、11名のスタッフがディレクターや人事などの新たなポジションへ配置転換され、社内の人材流動性と活躍の場が広がっています。この知見を活かし、同社は中小企業向けのAI導入支援サービス「GMO即レスAI」の提供も開始しました。

【成果】 AIチャットボットの導入により、顧客の待ち時間は劇的に短縮されました。技術サポート領域では、これまで平均1時間かかっていた回答スピードが平均40秒となり、約98%の大幅な時間削減を達成しています。また、カスタマーサービス領域においても、電話対応で平均321秒かかっていた完了までの時間が平均10秒へと短縮され、約97%の削減を実現しました。 24時間いつでも専門的な問い合わせや注文変更の可否確認ができるようになり、顧客が必要な情報を迅速かつスムーズに得られる体験を提供できるようになりました。今後は対応領域をさらに拡大し、納期や出荷状況の回答、チャット上での処理完結など、サービスの拡充を進めていく予定です。

【成果】 実証実験の結果、86%という高い検索精度を達成し、行員の9割が導入を希望するなど、現場から高い評価を得ています。本導入により、年間8,000時間の対応工数削減が見込まれています。 さらに、本部におけるFAQ作成やメンテナンスの作業負担が大幅に軽減されるとともに、営業店で働く行員の規程検索時間が短縮されるといった副次的な効果も期待されています。今後は、対象となる規程やマニュアルの範囲を段階的に拡大していく予定です。