野村不動産ソリューションズ(AI査定)
不動産査定業務にAIを活用し、膨大な取引データから適正価格を瞬時に算出。営業担当者の査定業務を大幅に効率化し、顧客への迅速な提案を実現。
ZOZO(GitHub Copilot全社導入)
GitHub Copilotを全社的に導入し、エンジニアの開発生産性向上を推進。導入プロセスと効果測定の知見をテックブログで公開し、業界全体のAI活用促進に貢献。
オンワード樫山(生成AIコーディネート)
生成AIを活用したコーディネート提案やスタイリング画像の自動生成でECサイトの顧客体験を向上。ファッション業界での生成AI活用を先駆的に推進。
セイコーエプソン(CAE×AI検証)
製品設計のCAE(コンピューター支援設計)作業にAI技術を適用検証。過去データのパターン分析とAI活用により、設計初期段階から最適な解析条件を設定可能に。
日立製作所(GitHub Copilot活用)
GitHub Copilotの活用で開発生産性を向上。2024年4月に「生成AI実務者コミュニティ」を発足し、活用の「拡大」だけでなく「定着度」を重視した活動を展開。
Duolingo(AI-First戦略)
OpenAIのGPT-4を活用したDuolingo Maxを展開し、「AI-First」戦略で148の新コースを1年で開発(従来は100コースに12年)。AIキャラクターとの会話練習機能も提供。
Qualcomm(Writer AI全社導入)
Writer AIをマーケティング・法務・営業・HR等の部門横断で導入。25以上のユースケースと70のワークフローを定義し、月間2,400時間を削減。利用率85%を達成。
パーソルホールディングス(社内GPT全社展開)
国内グループ社員18,000人以上が社内専用GPTを活用。doda(転職サービス)では職務経歴書作成時間が1/4に短縮され、面接進捗者が約3割増加。
キリンホールディングス(BuddyAI)
業務特化型生成AI「KIRIN BuddyAI」を自社開発し、国内グループ約15,000人に全社展開。マーケティング部門先行導入で年間39,000時間を創出、利用率70%を達成。
住友商事(Copilot全社導入)
日本企業初のCopilot for Microsoft 365グローバル全社導入。約9,000人が利用し月間アクティブユーザー90%を達成、年間約12億円のコスト削減効果を創出。
TIS(GitHub Copilot全社展開)
GitHub Copilotを2023年7月から全社展開し、278名が利用。8割以上のエンジニアが生産性向上を実感し、新入社員202名がAI支援開発を研修で体験。
JCB(GitHub Copilot&M365 Copilot)
GitHub Copilot Businessを開発部門に導入し費用対効果を実証。Microsoft 365 Copilotも全社導入し6ヶ月で月間利用率83%を達成、ユーザーは月6時間の時間削減を実現。
SBテクノロジー(Microsoft 365 Copilot全社導入)
Microsoft 365 Copilotを全社員約1,100名に導入し、利用率92%を達成。営業部門では提案準備の効率化、技術部門ではGitHub Copilotと併用した開発支援を展開。
三越伊勢丹(AIモデルEC活用)
生成AIで制作した専用AIモデルをECサイトに導入。顔はAI生成、体は実物の商品を組み合わせる手法でコスト削減と効率化を実現し、購入率・PV数が向上。
カルビー(AIパッケージ校正)
AI校正システム「CAPS」を導入し、商品パッケージの表示チェックを自動化。500点以上のパッケージをチェックし、対象商品の工数を約3割削減。
コクヨ(GPT-Lab)
非エンジニア社員が生成AI業務アプリを自作する実践プログラム「GPT-Lab」を展開。全社で3,000件以上の業務改善アイデアを創出し、16個の生成AIアプリを社員が開発。
コニカミノルタ(生成AI全社活用)
Azure OpenAI Serviceを活用し、150年の技術資産を検索可能にする「技術資産AI-Chat」と研究支援ツール「EDISON」を開発。全社横断の生成AIチームが推進。
日産自動車(Nissan AI-Chat)
社内版ChatGPT「Nissan AI-Chat」を開発し、本社・開発部門の従業員約4,500人が利用。RAGによる社内文書検索も開始し、業務効率化と品質向上を推進。
ファンケル
ファンケルはユーザーローカルの「ChatAI」を全社導入し、口コミ解析・契約書のリーガルチェック・製品パッケージ文章確認など多様な業務に生成AIを活用。全社的な業務効率化を推進している。
サントリー
サントリーはDNPのAI審査サービスを活用し、デザイン部門の校正業務を改革。人間の目視チェックだけでは見落としがちなミスをAIが検出し、品質管理の精度向上と業務効率化を両立した。