事例紹介 【製造×議事録】パナソニックコネクトがM365 Copilotで議事録作成50%効率化した事例
パナソニックコネクトがMicrosoft 365 Copilotで議事録作成を会議1件あたり50%削減、アクションアイテムの取りこぼし防止を実現した事例。中小製造業・M365導入企業の「週次・月次会議が多く議事録作成が担当者の負担」課題を、Teams録音+Copilot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 【商社×営業】大塚商会が営業AIアシスタントで提案書作成65%短縮・提案件数1.6倍にした事例
大塚商会が営業全員に社内RAGベースのAIアシスタントを配布し、提案書作成時間を65%短縮、月の提案件数を1.6倍にした事例。中小商社・BtoB営業組織の「営業担当が顧客ごとに提案書をゼロから作成し案件数増加に追いつかない」課題を、過去案件+製品+顧客データのRAG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 【IT×CS】サスケがRAG+AI応答で中小BtoBの一次応答70%超を自動化した事例
株式会社サスケがRAG+OpenAI APIで中小BtoB企業のCS一次応答70%超を自動化し、商談化リード件数20%増を実現した事例。中小BtoBの「CS担当数名に問い合わせが集中・夜間休日対応できず商談機会損失」課題を、FAQ+チケットRAG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 【マーケ×レポート】RimoがClaude Codeで広告レポート作成を3〜5時間→体感7分にした事例
RimoがClaude Codeで広告レポート作成を3〜5時間から体感7分に圧縮した事例。中小マーケ会社・代理店・1人マーケの「広告レポート作成に毎週半日が消える」課題を、Claude Code+データ取得自動化で解いた設計を、社員1〜30名の組織にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【IT×バックオフィス】Notion API×Claudeで議事録から日報・タスク化を全自動化した事例
個人開発者がNotion API×Claudeで議事録から日報抽出・タスク化を全自動化し、毎日30〜45分の作業をほぼゼロにした事例。中小IT企業・1人マーケ・個人事業の「議事録→日報→タスク化で夜の時間が消える」課題を、API連携+LLMで解いた設計を、社員1〜30名の組織にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【医療×文書】富士通×大阪急性期医療センターが生成AIで退院サマリー作成を45%削減した事例
富士通が大阪急性期・総合医療センターに生成AI基盤を導入し、退院サマリー作成時間を約45%削減、医師の文書業務を週6〜8時間圧縮した事例。中小医療法人・クリニックの「医師・看護師が文書作成で診療時間を圧迫」課題を、生成AI+電子カルテ連携で解いた設計を、社員10〜100名の医療事業者にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【士業×契約書】弁護士ドットコム「LegalOn Cloud」で契約書レビュー工数を6割削減した事例
弁護士ドットコムが提供する契約書レビューAI「LegalOn Cloud」を導入し、契約書レビュー工数を平均60%削減、中小企業法務担当者1人あたり月15時間以上の時短を実現した事例。中小企業の「法務担当が契約書レビューで本業と両立できない」課題を、契約書特化LLM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 【業務×マニュアル】AIマニュアル自動生成で利用者の半数が週5時間削減を実感した事例
動画や作業ログから生成AIがマニュアル下書きを自動生成し、利用者の半数以上が週5時間(月20時間)の削減を実感、ヘルプデスク領域で日米中ともに7割近い効果実感が出た事例。中小企業の「マニュアル作成が後回しで属人化・オンボーディング遅延」課題を、動画→AI生成で解いた設計を、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×品質検査】清水建設がAI画像認識で鉄筋検査を自動化し検査時間を7割短縮した事例
清水建設がAI画像認識で鉄筋検査を自動化し1現場あたり検査時間を平均70%短縮、検査品質のばらつきを標準化した事例。中小建設業・工事監理事務所の「鉄筋検査が職人目視で人手不足・属人化・品質ばらつきが課題」を、写真→AI判定で解いた設計を、社員10〜100名の事業者にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【外食×出店戦略】丸亀製麺(トリドール)が新店舗開発に売上予測AI「思遠」の検証を開始した事例
トリドールHD(丸亀製麺)が新店舗開発に売上予測AI「思遠」を採用し、必要データを数分入力するだけで出店候補地の売上予測を算出する検証を開始した事例。中小外食・小売の「出店候補地評価が経験則ベースで精度・時間がボトルネック」課題を、売上予測AIで解いた設計を、社員10〜100名の事業者にどう転用するか読み解く。