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タグ: 工数削減
工数削減のAI活用事例
大塚商会AIサービスで定型業務を短期開発
AI活用事例の構造図
自動化
短縮
要件
改善
開発
提供
拡充
背景
人手依存の定型業務
背景
数カ月の開発期間
要望
自動化対象を選定
AI処理
バイブコーディング
人の役割
プロトタイプを改善
利用
3種類の稼働環境
成果
業務自動化を納品
結論
内製支援を強化
https://it.impress.co.jp/articles/-/29618
大塚商会AIサービスで定型業務を短期開発
おまかせMEOの口コミ・投稿・分析自動運用
AI活用事例の構造図
自動化
連携
自動化
返信
投稿
分析
課題
口コミ返信の負担
課題
投稿の二重作成
課題
集計・資料化の負担
AI処理
おまかせMEO
利用
安全な口コミ対応
利用
GBP連携投稿
利用
週次・月次の確認
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000187582.html
おまかせMEOの口コミ・投稿・分析自動運用
富士通、Dev BoxとGitHub Copilotで開発負荷20%削減
AI活用事例の構造図
反復作業
置換
拡張
日常利用
負荷減
課題
反復コードの記述
背景
物理端末の設定
AI処理
GitHub Copilot
その他
Dev Box
利用
日常の開発作業
成果
作業負荷20%削減
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26041-fujitsu-limited-microsoft-dev-box
富士通、Dev BoxとGitHub Copilotで開発負荷20%削減
デンソー工機部、Dynamics 365で工数20%削減へ
AI活用事例の構造図
蓄積
支援
推進
活用
導入
導入
見込
移行
背景
技術継承の危機
課題
納期長期化とコスト増
要望
AI伴走型業務へ
その他
業務データを構造化
AI処理
Copilot・AI
エージェント
人の役割
現場の合意形成
利用
現場アプリを導入
成果
工数20%削減見込み
結論
創造・判断業務へ
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26252-denso-corporation-dynamics-365
デンソー工機部、Dynamics 365で工数20%削減へ
北國銀行、Microsoft Fabricで運用負担をほぼゼロに
AI活用事例の構造図
刷新
解決
対応
連携
移行
軽減
保護
背景
複数ツールの利用
課題
提供遅延と運用負担
制約
高度なデータ保護
AI処理
Microsoft Fabric
その他
Microsoft Sentinel
利用
本番運用開始
成果
運用負担ほぼゼロ
成果
分析対象を拡大
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26013-the-hokkoku-bank-microsoft-fabric
北國銀行、Microsoft Fabricで運用負担をほぼゼロに
豊田自動織機、Azureで塗装不具合25%削減
AI活用事例の構造図
対応
統合
分析
実現
可視化
短縮
成果
課題
手作業の要因分析
背景
数百の工程データ
要望
迅速な意思決定
その他
Azureデータ基盤
AI処理
約400変数をAI分析
人の役割
現場で要因を議論
成果
分析を4時間未満に
成果
不具合を約25%削減
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26552-toyota-industries-corporation-azure
豊田自動織機、Azureで塗装不具合25%削減
ProssioneのAIOps運用自動化
AI活用事例の構造図
選択肢
分析
統合
通知
軽減
課題
OSS移行の技術的障壁
背景
基盤の稼働情報・ログ
その他
KVM仮想化基盤
AI処理
AIOpsの分析・自動化
利用
診断通知と障害対応
成果
運用作業を削減
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2607/24/news031.html
ProssioneのAIOps運用自動化
あいち銀行、LITRONで融資稟議書作成を効率化
AI活用事例の構造図
対応
自動化
実現
試行
比較
試算
背景
統合後の業務差異
課題
稟議書作成の負担
要望
品質と効率の両立
AI処理
稟議書素案を生成
利用
営業店で試行利用
成果
作成時間と指摘を削減
成果
年間
13,400時間見込み
https://www.nttdata.com/global/ja/news/topics/2026/070901
あいち銀行、LITRONで融資稟議書作成を効率化
Claude Codeで書類処理を自動化
AI活用事例の構造図
対象
設計
処理
圧縮
確認
送付
課題
書類業務の負担
制約
トリガー・保存先
AI処理
Claude Code処理
人の役割
契約書の最終確認
利用
PDFの自動処理
成果
週1回の確認
利用
契約書初稿を確認
https://genai-ai.co.jp/ai-kanri/blog/cc-shorui-shigoto-ai/
Claude Codeで書類処理を自動化
バクラクAIによる請求書処理工数90%削減
AI活用事例の構造図
読取
自動化
連携
確認
出力
確定
削減
背景
多様な受領形式
課題
手作業の残存
AI処理
AI-OCRデータ化
AI処理
バクラクAI
人の役割
仕訳の確認
利用
会計データ出力
成果
処理工数90%削減
https://bakuraku.jp/lp/ad_invoice_system_comparison/
バクラクAIによる請求書処理工数90%削減
アクセンチュアがAIエージェントで部門
横断業務を再設計し、工数を最大90%削減
AI活用事例の構造図
知見反映
再設計
知見反映
業務適用
工数削減
背景
分散する業務知識
要望
部門横断業務
人の役割
FDEの現場参画
AI処理
業務再設計支援
利用
非定型業務へ適用
成果
工数最大90%削減
https://newsroom.accenture.jp/jp/news/2026/accenture-expands-collaboration-with-openai-in-japan-companies-drive-enterprise-reinvention-with-agentic-ai
アクセンチュアがAIエージェントで部門横断業務を再設計し、工数を最大90%削減
コロプラのChatGPT・Claude活用と効果把握
AI活用事例の構造図
目標
収集
入力
確認
出力
要望
AI活用率100%
背景
利用状況の記録
人の役割
利用データを収集
AI処理
事例レポート生成
成果
AI活用の浸透
利用
活用事例の共有
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2603/30/1260330099/
コロプラのChatGPT・Claude活用と効果把握