生成AIシステム開発・PoCの事例

サービス利用者の増加に伴って問い合わせが急増し、オペレーターの対応時間が逼迫していました。顧客の待ち時間が発生することで満足度が低下し、現場の負担増による離職率の上昇も懸念される状況でした。

過去のチャットログやFAQを整理し、文書検索と連動したRAG（検索拡張生成）チャットボットを構築しました。全問い合わせの約30%を占める「料金プラン」と「ログイン関連」を対象とし、AIが類似FAQを基に回答を作成、解決しない場合のみオペレーターへ繋ぐ運用を開始しました。

• 対象カテゴリにおけるオペレーターへのエスカレーション率が40%低減しました。
• アンケートで「問題が解決した」と回答した割合が70%を超え、対応品質が維持されています。
• オペレーターの待機時間が分散され、複雑な案件に時間を割けるようになりました。

新規プロダクトのアイデア発想が特定メンバーの経験に依存し、視点が偏りがちでした。多様な視点が出にくいため、市場の変化に対応するための革新的な案が停滞していることが課題でした。

M365 Copilot等を用い、顧客フィードバックや市場トレンド、特許情報などの社内外データをAIが検索・整理できる環境を整えました。過去の受注事例から「最も響いた提案ポイント」を引用し、複数の解決策を提示させるプロンプトを作成しました。

• 生成されたアイデアのうち、検討に値すると評価された案が10件以上含まれるようになりました。
• 開発メンバーの80%以上が「従来なかった視点が提供された」と評価しています。
• 調査から提案案の作成までのリードタイムが短縮されました。

仕様書の作成やテストコードの記述といった定型的な作業に多くの工数が費やされていました。これにより開発者がコアロジックの開発や設計といった高付加価値な業務に集中できない状況が続いていました。

GitHub Copilot等を導入し、社内のコーディング規約や既存のリポジトリを学習させました。自然言語の仕様書からテストコードやドキュメントの雛形を自動生成するワークフローを構築し、プロンプトをテンプレート化しました。

• テストコード生成と仕様書作成の工数が30%削減されました。
• AIが生成したコードの80%以上が、軽微な修正または修正なしで実務に利用可能と判定されました。
• エンジニアが設計やアーキテクチャの検討に充てる時間が増加しました。

営業活動が属人化しており、過去の成功事例が組織内で再利用されていませんでした。活動進捗の管理や課題発生時の解決策を個別に探すのに時間がかかり、ナレッジの蓄積も不十分でした。

SharePoint上の過去提案書や導入事例、メール履歴をAIが自動で把握する仕組みを構築しました。新規案件に対してAIが過去の成功データに基づいたロードマップを生成し、ネクストアクションを提案する体制を整えました。

• ロードマップ策定や過去事例の検索に要していた時間が50%短縮されました。
• 参加メンバーの80%以上が「AIの提案が実務の推進に役立った」と回答しています。
• 営業プロセスの標準化が進み、チーム全体の案件把握が迅速化しました。

提案書作成の際、過去の顧客対応履歴の把握や社内の成功事例の検索に多大な工数がかかっていました。その結果、提案の質が担当者ごとに属人化し、ノウハウの横展開が難しい状態でした。

特定の業界における過去の受注案件や高評価の提案書データをAIに参照させました。顧客を指定すると、過去の対応履歴から課題を抽出し、最適な構成案（目次）とポイントを自動生成する仕組みを導入しました。

• 提案書構成案の生成において、担当者が確認した正答率が95%以上に達しました。
• 障害対応時に顧客向け通知文案を迅速に生成できる副次効果も確認されました。
• 組織としての成功パターンが共有され、提案準備の初期スピードが向上しました。

提案用のキャッチコピー等のクリエイティブ作成を個別に行っており、工数の増大と質のばらつきが課題でした。業種ごとのノウハウが個人に依存しており、組織的な共有ができていませんでした。

業種別ユーザーデータや過去の反応データをAIに与え、サンプルクリエイティブの「叩き台」を複数案生成するプロセスを導入しました。担当者はAI案の最終確認と微調整に注力する運用に変更しました。

• 提案資料の作成時間が30%削減されました。
• AIが生成した案の50%以上が、実際に提案資料として活用されています。
• 大量のアイデアを短時間で出せるようになり、提案のバリエーションが拡充されました。

システム障害発生時の初動対応（ログ解析、顧客特定、対処法検索）に多くの時間を要していました。対応遅延によるSLA違反のリスクや、担当者の負担増大が課題となっていました。

アラート受信時にAIが自動でログを解析し、製品マニュアル、ナレッジ、顧客契約情報を横断検索する仕組みを構築しました。原因と対処法を特定し、顧客向けのメール草案を自動生成して担当者に提示します。

• 障害発生から5分以内に顧客情報の特定と通知文案の作成が完了するようになりました。
• 一次切り分けと初動連絡にかかる工数が70%削減されました。
• 正答率は95%を超え、SLA違反のリスクを抑えた安定的な運用が可能になりました。

人事評価がマネージャーの主観に左右されやすく、納得度のばらつきが課題でした。評価時期にはマネージャーの作業負荷が極端に高まり、通常業務が圧迫されていました。

チャットログや会議議事録、KPI達成度などの定性・定量データをRAG経由で解析しました。評価期間にAIが社員ごとの「貢献サマリーレポート」を生成し、評価時の参考資料として提示しました。

• 社員アンケートにおける評価への納得度が20%以上改善しました。
• マネージャーの評価作業にかかる工数が50%削減されました。
• 評価基準がシステムプロンプトで定義されることで、判断の公平性が担保されました。

分析に必要なSQLクエリの作成に多くの時間を費やしていました。既存の汎用AIではテーブル定義の更新性が低く、正確なクエリを生成するには不十分でした。

最新のテーブル情報（メタデータ）と、過去のSQL実行例をAIに学習させました。アナリストが自然言語で指示を入力するだけで、正確なSQLクエリを自動生成するシステムを構築しました。

• SQL作成にかかる時間が大幅に短縮され、分析業務の回転率が向上しました。
• SQLに不慣れなユーザーでもデータ抽出が可能になり、アナリストへの依頼負荷が分散されました。
• 手動での修正が少なくなり、日常的な分析業務に定着しています。

個人データを扱う案件の増加により法務相談が急増し、回答待ちによるサービスリリースの遅延が発生していました。内容は複雑で単純なQ&A化が難しく、双方の大きな負担となっていました。

明文化されたガバナンスルールと過去の相談履歴をAIに学習させました。利用者が入力した相談内容に基づき、AIが該当ルールを抽出して回答を生成する「事前相談窓口」を設置しました。

• AI生成回答の正答率が法務部門のレビューで目標値を達成しました。
• 法務担当者へ直接エスカレーションされる件数が減少し、相談の混雑が解消されました。
• ユーザーが相談前に自ら情報を整理できるようになり、満足度が向上しました。

新規プロジェクト立ち上げ時に、社内ルールに基づく各種申請や書類作成といった定型作業に膨大な時間が割かれていました。本来の業務である企画やマネジメントに集中できないことが課題でした。

過去の企画書や申請履歴を参照する対話型AIシステムを構築しました。PMが企画案を入力すると、必要な申請リストの提示と、申請書の「叩き台」を自動生成する機能を導入しました。

• PMの利用率が高く、実務上の負担軽減に寄与していることが確認されました。
• 肯定的なフィードバックが得られており、企画立ち上げ工数の大幅な削減が見込まれています。
• 必要な申請漏れが防げるようになり、コンプライアンス遵守も強化されました。

月10万件に及ぶ大量のメール問い合わせに対し、手動で返信を行っており、1件あたり15分の工数を要していました。オペレーション全体の効率化が急務となっていました。

CRMのユーザーデータ、FAQ、過去の返信履歴を連携させたAIエージェントを構築しました。AIが内容と心情に配慮した返信案を作成し、オペレーターが確認した上で送信するプロセスを導入しました。

• 適切なメールが作成されているかの正答率が目標値を達成しました。
• 最終的に問い合わせの50%をAI活用の返信へ切り替えられる見通しが立ちました。
• 返信の質を維持したまま、1件あたりの対応時間が大幅に短縮されました。

所内独自の略語や法務専門用語が多用され、新人やスタッフが内容を理解するのに時間がかかっていました。これがオンボーディング（業務習熟）の妨げとなっていることが課題でした。

用語集や研修資料のみを参照するRAG型チャットボットを導入しました。スタッフがチャットで質問すると、AIが出典を明記して即座に解説を行う環境を整備しました。

• 主要な用語・略語の90%以上について、AIが正確な解説を行えるようになりました。
• 利用者アンケートで、80%以上が「不明点が解消された」と回答しました。
• 先輩社員への確認回数が減り、チーム全体の作業効率が向上しました。

製造ラインで不適合が発生した際、フォルダに散在する過去の報告書やCAPA（是正処置）事例の検索が困難でした。原因分析や対策の立案に多大な時間を費やしていることが課題でした。

過去10年分の不適合報告書や根本原因分析シートをAIに学習させました。QA担当者が自然言語で状況を入力すると、AIが類似事例と当時の処置内容を要約して提示するシステムを構築しました。

• 類似事例の検索にかかっていた時間が導入前と比較して70%以上削減されました。
• QAマネージャーにより、AI提示の回答の90%以上が「調査の参考として有用」と評価されました。
• 過去の知見が確実に活用されるようになり、再発防止策の精度が向上しました。

膨大な約款や事務手順書が複雑で分散しており、必要な情報を探し出すことが困難でした。顧客対応の遅れや、誤案内によるコンプライアンスリスクが懸念されていました。

全商品の約款や査定基準書を横断検索するRAGシステムを導入しました。担当者が自然言語で質問すると、AIが関連文書を参照して支払該当性や説明内容を生成する仕組みを構築しました。

• 主要な質問に対し、AIが99%以上の精度で正しい根拠に基づき回答しました。
• 平均10分かかっていた検索から回答確定までの時間が、平均1分以内へと短縮されました。
• 誤案内のリスクが低減し、対応の確実性が向上しました。

在庫管理が担当者の経験と勘に頼っており、欠品による機会損失と過剰在庫によるコスト増が同時に発生していました。季節やプロモーション等の複雑な要因への対応が課題でした。

過去の売上実績、天候、セール履歴、カレンダー情報などを学習させた時系列予測モデルを構築しました。AIが算出した予測値を「推奨発注数」としてシステムに提示するプロセスを導入しました。

• 予測誤差率（MAPE）が、従来の人間の予測と比較して20%以上改善しました。
• 欠品率の10%低減、および過剰在庫日数の15%短縮の見込みが立ちました。
• データに基づいた客観的な判断が可能になり、属人的な発注から脱却しました。

最終工程の外観検査を熟練工の目視で行っており、疲労による精度のばらつきや見逃しが発生していました。また、深刻な人手不足により、工程の自動化と省人化が急務でした。

大量の良品・不良品画像を学習させた画像分類AIを導入しました。ラインのカメラで撮影された画像をAIが解析し、自動的に判定して不良品を除外するシステムを構築しました。

• 不良品検出精度（正答率）が99%以上に達し、目視検査の平均精度を上回りました。
• 1製品あたりの検査時間が平均5秒から0.5秒へと大幅に短縮されました。
• 検査の安定化と同時に、省人化による現場の負担軽減を実現しました。