ベネッセコーポレーションが、スマホで撮影した数学の問題に対してヒントから解説まで段階的に表示する AI 質問機能を開発した。解法データベースをプロンプトに付与することで、高3模試レベルの正答率が81%から95%に向上した。

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。

住信 SBI ネット銀行が、Amazon Bedrock AgentCore を使った AI 銀行サービス「NEOBANK ai」を構築した。音声・画像を含むマルチモーダル入力を AI エージェントが解釈し、手続きに必要な画面をその場で生成する「ジェネレーティブ UI」を採用している。

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。

社内DX推進の一環として生成AIチャットボット「KEIAIサポート」の運用を開始。ITインフラ関連の問い合わせに24時間365日自動回答し、担当者工数を削減。

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。

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。

丸の内エリア向け「次世代型AIコンシェルジュ」を提供開始。都市OSと連携したリアルタイムの地域情報をAIチャットボットで提供し、来街者の回遊性向上を実現。