ツルハホールディングス
ツルハHDはNECとProofXの支援で生成AIを活用した社内ナレッジ検索システムを導入。1カ月で1,000店舗以上に展開し、膨大なマニュアルからの情報検索を効率化した。
NEC(自治体AI支援)
仙台市と共同で生成AIを活用した戸籍事務作業の実証実験を実施。AIが根拠付きの回答を行い、資料調査のスピードを向上させ、住民の待ち時間短縮を目指す。
IQVIAサービシーズ ジャパン
医薬・ヘルスケア領域のIQVIAサービシーズ ジャパンが、Amazon Bedrock Knowledge Baseを用いた社内向けRAGチャットシステムを構築し、社内情報の検索・参照を効率化した。
NTT西日本
NTT西日本がビジネスチャット「elgana」上にAmazon Bedrock Knowledge Basesを使った営業支援AIボットを構築し、マニュアル等の情報検索にかかる時間を大幅に短縮した。
株式会社クリエイティブ・ウェブ
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。
グリーホールディングス
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。
JR西日本(西日本旅客鉄道)
社内業務での活用に向けて生成AIチャットボットの実証実験を開始。社内文書やナレッジを基にした問い合わせ対応などで業務効率化を検証する。
旭鉄工(AI製造部長)
自社開発のIoTシステム「iXacs」と生成AIを組み合わせた「AI製造部長」を導入。IoTデータを自動解析し、課題をチャット形式で全員に共有。
日本航空(JAL-AI)
アバナードと協力して独自の生成AIツール「JAL-AI」を開発。社内ナレッジ検索・議事録自動生成・整備文書検索など複数業務に活用し、間接部門の実質100%の社員が利用。
MassMutual(マスミューチュアル)
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。
早稲田大学(生成AIチャットボットSELFBOT)
早稲田大学が在学生向け情報サイト「Support Anywhere」およびITサービスポータルに生成AI連携チャットボット「SELFBOT」を導入。RAG技術で幅広い質問に高精度で回答し、Waseda Slackとも連携。
Lidl / Schwarz Group(リドル / シュワルツグループ)
Lidlの親会社Schwarz Groupが、Cognigyと共同でAI音声アシスタント「LIVA」を店舗従業員向けに導入。ヘッドセットを通じて在庫確認、商品詳細の取得、レジ操作を音声で行える。EHI Retail Instituteの2025年Top Supplier Retail Awardを受賞。
ソニー損保(生成AI社内照会)
生成AIを活用した社内向け照会業務効率化ツールを自社開発し運用を開始。社内規定やマニュアルの検索・回答を自動化。
損保ジャパン(おしそんLLM)
保有する膨大なマニュアルやQ&Aデータを学習した独自LLM「おしそんLLM」を開発し、照会回答支援システムとして全国営業店に展開。
ノルデア(Nordea)
AWS Bedrockベースのモデル非依存型AIプラットフォームを構築し、社内Enterprise Agent等のAIツールを全社展開。AI News Summaryを顧客向けに提供し、1,500名分の業務効率化を計画。
コメルツ銀行(Commerzbank)
戦略アップグレード「Momentum」の一環としてChief Data & AI Officerを新設し、AI投資に6億ユーロを計画。仮想バンキングアシスタント「Ava」を導入し、2030年以降は年間5億ユーロの付加価値創出を見込む。
東亞合成
「アロンアルフア」で知られる化学メーカーが、社内情報を自然言語で検索できるAIチャットツールを自社開発。セキュリティ対策として専用クラウド環境で運用し、社員の定型業務効率化とアイデア創出を支援。
SOMPOケア
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。
PKSHA Technology(パークシャ)
東京海上日動と共同開発した照会応答業務特化型対話AI「AI Search Pro」を本格導入。大規模言語モデルを活用し、保険商品の複雑な問い合わせに高精度で対応。
京都銀行
PKSHA Chatbotに生成AIによるドキュメント検索機能を追加導入。約1,000件の規程・マニュアルから自動回答を生成し、年間8,000時間の対応工数削減を見込む。