導入事例・活用シーン
様々な部署での具体的な活用方法と
導入による効果をご紹介します
人事・総務部門
よくある課題
社員からの問い合わせ対応に時間がかかる
就業規則や福利厚生の説明が煩雑
入社手続きの案内を何度も説明している
休暇申請のルールが複雑で質問が多い
AIで解決
就業規則・社内規定を学習したAIが即座に回答
入社手続きの流れを自動案内
休暇申請のルールを分かりやすく説明
福利厚生の詳細を24時間いつでも確認可能
導入効果
問い合わせ対応時間が70%削減
新入社員のオンボーディング期間が短縮
人事担当者が戦略的業務に集中できるように
技術・エンジニア部門
よくある課題
技術ドキュメントが膨大で検索に時間がかかる
過去のトラブル対応履歴が活用されていない
新人教育に時間がかかる
コーディング規約の確認が面倒
AIで解決
技術資料・API仕様書を学習したAIアシスタント
過去のトラブル事例から最適な解決策を提案
コーディング規約を即座に確認
設計図や構成図の説明も可能
導入効果
ドキュメント検索時間が80%削減
トラブル解決までの時間が短縮
新人エンジニアの立ち上がりが早くなった
営業・カスタマーサポート
よくある課題
製品知識の習得に時間がかかる
顧客からの技術的な質問に即答できない
過去の提案資料を探すのに時間がかかる
競合比較の情報が整理されていない
AIで解決
製品カタログ・仕様書を学習したAI
よくある質問への即座の回答
過去の提案事例を瞬時に検索
競合比較表を自動生成
導入効果
顧客対応の質が向上
新人営業の立ち上がり期間が半減
提案資料作成時間が60%削減
経営・管理部門
よくある課題
社内の情報が部署ごとに分散している
経営判断に必要なデータの収集に時間がかかる
過去の会議資料を探すのが大変
社内の知見が属人化している
AIで解決
全社の情報を横断的に検索できるAI
過去の会議資料・議事録から必要な情報を抽出
経営指標の推移を即座に確認
社内の知見をデータベース化
導入効果
意思決定のスピードが向上
情報収集時間が大幅に削減
組織全体の知識共有が促進
製造・品質管理部門
よくある課題
作業手順書が多く、現場で確認しづらい
品質トラブルの原因調査に時間がかかる
設備のメンテナンス履歴が分散している
安全基準の確認が煩雑
AIで解決
作業手順書・安全マニュアルを学習したAI
過去の品質トラブル事例から原因を推測
設備メンテナンス履歴を即座に確認
画像から不良品の判定をサポート
導入効果
作業ミスが減少
トラブル対応時間が短縮
安全性が向上
教育・研修部門
よくある課題
研修資料の準備に時間がかかる
受講者からの質問対応が大変
理解度にばらつきがある
復習用の資料が不足している
AIで解決
研修資料を学習したAIティーチング
受講者の質問に24時間対応
理解度に応じた追加説明
復習用のQ&A自動生成
導入効果
研修の質が向上
講師の負担が軽減
受講者の理解度が向上