事例紹介 【製造×開発】ダイキンが日立と組み生成AIで空調制御アルゴリズム開発を加速した事例
ダイキン工業が日立製作所の生成AI基盤を活用し、空調制御アルゴリズム開発における仕様検討・コード生成・テストケース作成を高速化、開発リードタイム短縮と品質向上を両立した事例。中小製造業の「専門人材依存で製品開発が長期化する」課題を、ベンダー協業AI基盤+開発工程別AI活用で解いた設計を、社員10〜100名の組織にどう転用するか読み解く。
事例紹介
事例紹介 事例紹介 【リゾート×CS】Club MedがAzure OpenAIで顧客体験パーソナライズと予約コンシェルジュを刷新した事例
Club MedがAzure OpenAI Serviceで顧客プロファイルに合わせた予約コンシェルジュAIを構築し、エージェントの応対時間短縮・パーソナライズ提案・コンバージョン向上を実現した事例。中小ホテル・サロン・観光事業者の「予約問い合わせの工数が膨大で顧客に合わせた提案ができない」課題を、顧客データ連携AIチャットで解いた設計を、社員10〜100名の組織にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【鉄道×開発】JR西日本が生成AIで設備保守業務の知識検索を高速化した事例
JR西日本が生成AIで設備保守マニュアル・過去事例の検索を高速化し、若手社員の問い合わせ対応・ベテラン依存の知識検索時間を大幅短縮した事例。中小製造・インフラ事業者の「ベテランしか答えられない設備トラブル対応で若手が止まる」課題を、社内ドキュメントRAG+チャット検索で解いた設計を、社員10〜100名の組織にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【航空×全社展開】JALが社内専用『JAL-AI』を自社開発し全従業員の80%が活用する状態を作った事例
JALが社内専用生成AIプラットフォーム「JAL-AI」と空港業務特化版「空港JAL-AI」を自社開発し、グランドスタッフの90%以上が回答速度向上を実感・全従業員の80%が活用する状態を作った事例。中小企業の「全社員向け統一AI基盤がなく部門任せの導入で広がらない」課題を、全社共通基盤+業務特化サブ基盤の二層設計で解いた事例を、社員10〜100名の組織にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【飲食×CS】鳥貴族がAI電話受付『声むすび』導入でネット予約4.5倍化した事例
鳥貴族がAI電話受付『声むすび』を全店導入し、24時間自動応答とWeb予約への自然な誘導でネット予約を4.5倍化、ホール工数削減と機会損失防止を同時実現した事例。中小飲食・サロン・整骨院など店舗事業者の「電話対応で接客から離れて機会損失が出る」課題を、AI電話自動応答+Web予約連携で解いた設計を、社員10〜100名の組織にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【小売×マーケ】エクサウィザーズが小売11社の生成AI事例で需要予測・商品情報自動生成・接客支援を整理した事例
エクサウィザーズが国内小売チェーン11社の生成AI導入事例を商品情報自動生成・需要予測・接客支援の観点で整理し、導入効果と課題を対比で提示・中堅小売向けの段階導入優先順位を示した事例集。中小小売・EC事業者の「在庫最適化・接客・販促でデータを活かしきれない」課題を、生成AI3用途切り分けで解いた設計を、社員10〜100名の組織にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【金融×業務自動化】三菱UFJ銀行が生成AI+RPA組み合わせで月22万時間削減した事例
三菱UFJ銀行が全行規模で生成AI×RPAを組み合わせた業務自動化を推進し、帳票処理・文書作成・問い合わせ対応を多岐に展開して月間労働時間を22万時間以上削減した事例。中小金融・バックオフィスの「定型業務が膨大でAI単体では効果が限定的」課題を、生成AI+RPA組み合わせで解いた設計を、社員10〜100名の組織にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【EC×CS】EC企業が生成AIチャットボットでFAQ70%自動化・一次対応時間50%短縮した事例
あるEC企業が生成AIチャットボットを導入し、FAQ約70%を自動対応・一次対応時間を50%以上短縮、別社ではFAQ生成でコストを30%削減した事例。中小EC・BtoB事業者の「CS一次対応に時間がかかり属人化している」課題を、生成AIチャットボット+FAQ自動応答で解いた設計を、社員10〜100名の組織にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【建設×現場AI】竹中工務店がドローン画像AIで88mマンション外壁タイル点検を自動化した事例
竹中工務店が「スマートタイルセイバー」(ドローン赤外線画像AIによる外壁タイル剥離自動検知)と「デジタルとれ蔵」(社内文書AI検索)を実運用し、福岡の高さ88mマンションで点検を自動化した事例。中小建設業の「外壁点検が高コスト・危険・属人化」課題を、ドローン画像AI+暗黙知検索で解いた設計を、社員10〜100名の組織にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【物流×CS】ヤマトコンタクトサービスがOCI Generative AI+RAGでFAQマッチ率85%・メール20%自動処理にした事例
ヤマトコンタクトサービスがOCI Generative AI+Oracle Database 23ai AI Vector SearchでRAGを構築し、FAQ提案マッチ率を85%(従来比約2倍)に向上、メール問い合わせの約20%を自動処理にした事例。中小物流・CS事業者の「FAQ急増と物流特有の表現で検索精度が低くオペレータ負荷が高い」課題を、属性検索+意味検索の同時実行で解いた設計を、社員10〜100名の組織にどう転用するか読み解く。