その他の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】 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】 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】 AIヘルプデスクの導入により、既存FAQの移行がスムーズに行われ、大きな混乱なく運用が開始されました。また、ワークフローツールの導入効果として、稟議書の決裁にかかる時間が格段に短縮されるという成果を上げています。 新型コロナウイルスの影響でTeamsの利用率が飛躍的に向上したことも後押しとなり、社内のペーパーレス化や業務再構築が大きく前進しました。 一方で、人事労務に関する問い合わせについては、依然として詳しい担当者に直接電話やメールで質問する文化が残っており、利用率の向上が課題となっています。 今後は、FAQの拡充による自動回答の精度向上や、社員への利用啓蒙を通じて、さらなる業務効率化と属人化の解消を目指しています。

【成果】 通話中の文字起こし機能により、スーパーバイザーによるエスカレーション対応が迅速かつ的確に行えるようになり、オペレーターの心理的負担の軽減と応対品質の向上に繋がりました。 また、高精度な自動要約を顧客管理システムへの入力に活用することで、通話後の記録作業（ACW）を大幅に効率化しています。こうした取り組みの結果、日勤オペレーター1人当たりの1日の受電数が約20%増加するという定量的な成果を達成しました。 今後は、蓄積された通話履歴を活用してオペレーター向けのFAQを自動生成する取り組みや、顧客向けの自動応答システム（チャットボット・ボイスボット）の導入など、さらなる業務効率化と顧客満足度の向上を目指す展望が描かれています。

【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】 FAQページへの誘導を強化した結果、導入から1年で月間約2万件の呼量削減に成功しました。その後も順調に減少を続け、電話対応を終了した月には月間の呼量が6,000件にまで減少しました。 この成果を受け、2025年3月末にはホットヨガの電話問い合わせ窓口を完全に終了し、FAQとメール対応への移行を実現しています。これにより、人員数と人件費を半減させるという大きなコスト削減効果をもたらしました。また、オペレーターが同じ質問に何度も答えたり、感情的な意見に直接対応したりする負担が軽減され、メンタル面のケアにも繋がっています。 業務効率化で生まれた時間を改善活動に充てることでメンバーの主体性が向上し、産休後の復職率が高まるなど、職場環境の改善と離職率の低下という副次的な効果も得られています。今後は、AIを活用した問い合わせ対応の完全自動化を目指し、人的資源を個別カウンセリングなどのより価値の高いサポートに集中させる展望を描いています。

【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】 チャットボットの導入により、ユーザーからの質問や相談に対する自己解決率が50%を超えるという高い成果を達成しました。キャンペーン展開時などアクセスが急増する状況下でも、安定した運用と高い自己解決率を維持しています。従来のメール対応から即時対応が可能になったことで、ユーザーの満足度向上に大きく貢献しています。 今後は、チャットボットのヒアリング機能で蓄積したデータを活用し、問い合わせ傾向に応じた動的な回答フローの構築や、ゲームのプレイ状況データとの連携による、よりパーソナライズされたサポートの実現を目指しています。

【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】 導入後、対象となる最大規模の顧客企業からの問い合わせ電話のうち、約8割をボイスボットで一次対応することに成功しました。当初の目標であった3割を大きく上回る成果を上げており、ボイスボットでの完結率も約85%という高い水準を達成しています。これにより、電話の応答率は90%台後半を維持し、途中で電話が切断される放棄呼はほぼゼロになりました。 また、オペレーターの平均処理時間（AHT）は従来の15分から10分へと大幅に短縮されています。通話録音のピンポイント再生機能により、電話対応後の事後処理作業も効率化されました。時間的な余裕が生まれたことで、オペレーターが新たな業務に挑戦する意欲を見せるなど、定性的な面でもポジティブな変化をもたらしています。

【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。