CASE STUDIES
生成AIの導入事例｜業務別の成果と進め方
AIworkerがご支援した生成AIの導入事例です。AIの開発、営業、契約書や書類のチェック、社内データの整備、経営層の研修まで、業務ごとに「何に困っていて、何をして、どうなったか」を数字でまとめました。お客様の社名は伏せ、業種と規模で紹介しています。
AIの開発事例
業務に合わせてAIを開発し、現場で使っている事例です。図面や過去の書類を読み取り、人が判断するための下書きをAIが作ります。
図面・仕様書と過去見積から見積書を作るAI
特注機械の見積を、過去の確定案件150件で検証してから納品した。
見積1件 150分→30分
作業届を顧客ごとの書式へ転記するAI
顧客ごとに違う書式への書き写しを、AIが下書きする。いまは開発中。
開発中（効果は未測定）営業の事例
営業は、商談そのものより前後の作業に時間が消えやすい仕事です。下調べ、記録、メール、資料づくりをAIに任せ、空いた時間を提案の質に回しました。
インサイドセールス7名で月282時間を削減
営業の段階ごとに専用のAIを1つずつ置き、メンバー自身が作り手に回った。
月282時間削減
商談準備を1時間から15分へ、案件化率は20%から60%に
準備の段階で候補を資料に入れ、初回の商談で具体的に出せるようにした。
案件化率 20%→60%
商談記録と同席の時間を減らし、週13時間を営業に戻す
今ある録画ツールのAI機能とChatGPTで、商談1件あたりの作業を短くした。
最大 週13時間削減書類・専門業務の事例
いちばんリターンが大きいのは、派手なDXより、人の頭の中にあるチェックや書き写しの作業です。確認する人がいつも同じところを見ている書類は、AIに渡しやすい業務です。
契約書申請の差し戻し率を62%から18%へ
経理がいつも見ている項目をAIに覚えさせ、申請前に自分で確かめる形にした。
差し戻し率 62%→18%
構造計算書のNGチェックをAIで下書きする
計算書と依頼シートを読み、NGの原因と直し方の候補を出す。決めるのは設計者。
読み取り精度100%（検証）
管理規約から重要事項説明書へ、AIで書き写す
一部の担当者に集中していた条文探しを、AIが抜き出して貼れる文まで書く。
研修後も毎日活用データ整備の事例
生成AIを使う前につまずくのは、たいていデータです。システムごと、会社ごとにばらばらのデータをそろえ、AIが社内のデータを見られるようにした事例です。
グループ3社の勤怠・給与・出向データをそろえる
勤怠の振り分け、給与の事前チェック、名寄せを使った漏れ検知を順に作った。
要確認件数 58→36件
社内のデータ基盤（Snowflake）と生成AIをつなぐ
IP制限という社内の決まりを守ったまま、AIが社内データを直接参照する。
データ基盤と接続組織づくり・研修の事例
AIが社内に広がるかどうかは、ツールより順番で決まります。経営層から始める、ルールを先に決める、本人が作る。広がった会社に共通していた進め方です。
社長・役員18名の3日間ワークショップで、AI推進の組織ができた
座学で終わらせず、自部門の課題を言葉にし、宿題で作るところまで進めた。
満足度 9.3／10
投資ファンドでAIが毎日使われるまで
どの情報をどのAIに入れてよいかを先に決め、月2回の定例で伴走した。
5名中4名がほぼ毎日利用
非IT部門の社員が、11部門で業務アプリを完成させた
伴走する側は作らず、社員本人が作り上げる進め方を6回続けた。
11部門すべてが完成成果の早見表
| 事例 | 業種 | 成果 |
|---|---|---|
| 図面・仕様書と過去見積から見積書を作るAI | 国内大手 産業機械メーカー | 見積1件 150分→30分 |
| 作業届を顧客ごとの書式へ転記するAI | 空調機器メーカー サービス部門 | 開発中（効果は未測定） |
| インサイドセールス7名で月282時間を削減 | 人材サービス・約70名 | 月282時間削減 |
| 商談準備を1時間から15分へ、案件化率は20%から60%に | 人材サービス・約70名 | 案件化率 20%→60% |
| 商談記録と同席の時間を減らし、週13時間を営業に戻す | 人材サービス・約70名 | 最大 週13時間削減 |
| 契約書申請の差し戻し率を62%から18%へ | 人材サービス・約70名 | 差し戻し率 62%→18% |
| 構造計算書のNGチェックをAIで下書きする | 構造計算事務所 | 読み取り精度100%（検証） |
| 管理規約から重要事項説明書へ、AIで書き写す | 不動産 | 研修後も毎日活用 |
| グループ3社の勤怠・給与・出向データをそろえる | 持株会社グループ・3社 | 要確認件数 58→36件 |
| 社内のデータ基盤（Snowflake）と生成AIをつなぐ | 賃貸住宅・大手 | データ基盤と接続 |
| 社長・役員18名の3日間ワークショップで、AI推進の組織ができた | 輸入車ディーラー | 満足度 9.3／10 |
| 投資ファンドでAIが毎日使われるまで | 投資ファンド | 5名中4名がほぼ毎日利用 |
| 非IT部門の社員が、11部門で業務アプリを完成させた | 大手決済サービス | 11部門すべてが完成 |
本稼働前の事例は、記事の中で数字を「試算」と明記しています。
お客様の声
社名を出して取材にご協力いただいた研修の事例です。
自社の業務で、どこからAIに任せられるか
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