JA 共済連が、地域貢献活動の支出可否に関する照会応答業務に AI エージェントを導入した。照会応答業務の負荷を20〜50%程度削減できる見込みで、構築は1.5か月程度で必要な精度に到達した。

東京電力エナジーパートナーが、全国複数拠点・数千席規模のコンタクトセンターを Amazon Connect と Amazon Bedrock で刷新した。通話内容からの64分類のコールリーズン自動判定で網羅性95%・正解率85%を達成し、説明漏れの法令チェックも生成 AI で全件自動化した。

液晶モニターメーカーの JAPANNEXT が、Amazon Connect と Amazon Bedrock で営業とカスタマーサポートの電話対応を刷新した。1日の電話対応件数が15%増え、担当者の残業時間が15%減った。

JDSCがAmazon Bedrockを活用した横断検索システムを構築し、専門的な問い合わせ対応の工数を97%短縮、回答精度を30%向上させた。

コンタクトセンターのロジカル・アーツがAmazon Bedrockで生成AIコンタクトセンターソリューションを構築。アフターコールワークを20分から5分（75%削減）に短縮し、電話対応件数を100%増加させ、対応人員を20人から10人に最適化した。

セゾンテクノロジーがAmazon Bedrockを活用し、サポートエンジニアの回答作成時間を最大30%短縮した。

サポートサービスのクリエイティブ・ウェブがAmazon Bedrock Knowledge Basesでコールセンター管理システムを構築。初回解決率30%向上、平均対応時間40%削減、情報検索時間を5分から1分以下に短縮した。

消費者金融大手のアコムがコールセンターの対応精度向上にNotebookLMを導入。複数資料の横断検索を可能にし、情報検索を迅速化した。

ゲーム大手グリーが複数のAIエージェントを連携させた社内バーチャルサービスデスク「イルカちゃん」を開発。社内問い合わせを自動化し、対人での問い合わせ数を前月比16%削減した。

コールセンター業務に独自開発の「AI音声認識・要約ツール」を導入。通話内容のテキスト化と要約作成を自動化し、応対後の事務作業の負担を軽減する。

au電話窓口向けに、過去の問い合わせ分析とファクトチェックを自律的に行うAIエージェントを導入。スタッフは生成内容を確認・編集するのみとなり、応対時間を約80%、回答時間を約70%削減した。

米国大手生命保険会社が36ヶ月かけてクラウドベースのAIデータ基盤を構築。9ヶ月でAIバーチャルアシスタントを導入し、CS応答時間10%短縮・FA問い合わせ5%削減。

Subwayが、AI搭載のスマート自動販売機を大学キャンパス等に導入開始。自然言語処理で顧客の質問に回答し、重量センサーで正確な課金を実現。さらにEMEA地域で400台以上のインタラクティブセルフサーブキオスクをUK・アイルランド・ドイツ・フィンランド・オランダに展開。

電通デジタルと共同で生成AI対話型チャットサービス「Tellus Talk」を開発。Claude-3.5 Sonnetを採用しプロ営業担当レベルの回答を24時間提供。

OpenAIと提携し生成AIでオペレーターのアバターが顧客に音声応対するシステムを導入。約1,600人のコールセンター人員を2031年までに半減する計画。

スギ薬局はAWS上でAmazon Bedrockを活用し、年末調整QAボットと調剤医薬品在庫確認エージェントを構築。約2万件の問い合わせ処理で人事工数3,000時間以上を削減した。

マルエツは次世代旗艦店「BLiX茅ヶ崎店」に生成AIを活用したコンシェルジュを導入。来店客の質問に自動応答する店舗DXの先進事例として注目される。

ABEJAの支援で介護特化型生成AIソリューション「教えて！KAiGO」を開発。第一弾「教えて！排泄ケア」では、RAG技術により介護マニュアルを参照した根拠ある回答を生成し、経験の浅い職員の排泄ケア判断を支援。

ホーム・デポはGoogle Cloudとの戦略的パートナーシップを拡大し、エージェント型AIツール「Magic Apron」等を展開。50店舗パイロットではAI音声エージェントが10秒以内に顧客の問い合わせ意図を理解し、従来の4倍の速さで解決策を提供した。

JR東海は生成AIをサービス相談室に導入し、年間6万件超の顧客相談への対応を効率化。年間200時間以上の削減効果を見込んでいる。