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問い合わせ対応のAI活用事例
トモシアHDの照合AI・チャットAI導入
AI活用事例の構造図
照合
導入
活用
適用
適用
背景
仕入先請求
と仕入データ
背景
基幹刷新プロジェクト
背景
問い合わせとナレッジ
AI処理
照合AI・チャットAI
利用
買掛照合
利用
問い合わせ応答
https://it.impress.co.jp/articles/-/29837
トモシアHDの照合AI・チャットAI導入
静岡市がAlli LLM App Marketで庁内FAQ運用
AI活用事例の構造図
前提
解消
実現
検証
提供
採用
今後
背景
人口減少下の行政運営
課題
資料検索と問合せ負担
要望
処理時間の創出
AI処理
RAG回答と根拠提示
成果
回答精度80%以上
利用
職員向けFAQ運用
結論
定着と活用拡大
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000104.000034106.html
静岡市がAlli LLM App Marketで庁内FAQ運用
NTTデータ先端技術、Copilot Coworkで営業事務実証
AI活用事例の構造図
体制へ接続
効率化をAIへ
役割境界を設定
手順を渡す
4領域で検証
現場が運用
次の設計へ
背景
Frontier先
行検証からGAへ
要望
営業事務の
自律運用検証
制約
AI保証外は人
と仕組みで担保
人の役割
エンジニア設
計と現場運用
AI処理
Copilot
Coworkの多段自律実
行
利用
4領域での貢献検証
結論
費用対効果と
ガバナンスへ
NTTデータ先端技術、Copilot Coworkで営業事務実証
JBSがD365 CSでサービスデスクAI協働を検証
AI活用事例の構造図
再設計を促す
整備対象になる
役割分担を決める
AI運用へ接続
自社で試す
協働モデルになる
検証結果
知見を広げる
課題
AI導入止まり
課題
情報資産の未活用
要望
IC化と役割転換
人の役割
再設計とデータ整備
AI処理
初動対応の生成AI
利用
自社サービ
スデスク検証
成果
AI・人協働モデル
結論
他社業務への展開
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000218.000051640.html
JBSがD365 CSでサービスデスクAI協働を検証
キヤノンMJ調査:生成AIのヘルプデスク活用
AI活用事例の構造図
調査
調査
併用
統合
統合
段階
背景
ヘルプデスク負荷
課題
人員不足と属人化
人の役割
有人対応
AI処理
生成AI活用
結論
ハイブリッド運用
利用
本格活用・一部活用
https://it.impress.co.jp/articles/-/29625
キヤノンMJ調査:生成AIのヘルプデスク活用
EFSGのCopilot Studio顧客対応統合
AI活用事例の構造図
対応
統合
分析
連携
監視
回答
短縮
判断
要望
即時・個別対応
背景
分散した顧客対応
課題
介入優先の判断
AI処理
Copilot Studio
その他
Dynamics 365統合
AI処理
感情分析
利用
FAQ即時応答
成果
対応時間の短縮
利用
介入優先判断
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26351-emperor-group-power-apps
EFSGのCopilot Studio顧客対応統合
ContactXの多言語電話AI受付と日本語記録
AI活用事例の構造図
受電
代替
書起し
受付
引継ぎ
作成
対応
背景
外国語の電話
課題
多言語人材の不足
AI処理
ContactX Log
AI処理
ContactX Voice
人の役割
複雑な相談の判断
利用
対応履歴の管理
利用
多言語の一次受付
利用
有人対応へ引継ぎ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000036760.html
ContactXの多言語電話AI受付と日本語記録
KDDI生成AIチャットボットで回答時間短縮
AI活用事例の構造図
補完
特定
担保
短縮
未解決
引継ぎ
課題
意図不明が約3割
制約
回答の正確性
AI処理
生成AIで意図補完
AI処理
定型AIで回答
AI処理
会話を要約
成果
回答時間を短縮
利用
アドバイザーへ引継ぎ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000033151.html
KDDI生成AIチャットボットで回答時間短縮