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タグ: 時短
時短のAI活用事例
SPEED EFFECTがフェアパスで採用実務を1日約20分に
AI活用事例の構造図
自動化
削減
反映
時短
充当
背景
手作業の採用管理
課題
定型業務に1
日2〜2.5時間
AI処理
フェアパスが
採用実務を実行
人の役割
例外対応と個別判断
成果
採用業務を
1日約20分に
利用
採用活動の改善に充当
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000061.000105436.html
SPEED EFFECTがフェアパスで採用実務を1日約20分に
大林組、Tektome社基盤で法令調査67%短縮
AI活用事例の構造図
活用
効率化
提示
短縮
検証
確認
背景
法令・社内知見
課題
調査・整理の負担
AI処理
法令・要件を整理
人の役割
実務者による検証
利用
根拠資料を参照
成果
対応時間67%短縮
成果
効果実感100%
https://aismiley.co.jp/ai_news/obayashi-streamlining-compliance/
大林組、Tektome社基盤で法令調査67%短縮
KDDI Market Compassで市場分析を最短1日へ
AI活用事例の構造図
入力
分析
実装
反映
条件
立案
検証
検証
制約
開発地・床面積
背景
人流・属性データ
背景
商業施設の実践知
人の役割
分析条件の入力
AI処理
商圏・競合
・ニーズ分析
AI処理
戦略仮説の提示
成果
PoCで最短1日
https://ledge.ai/articles/kddi-market-compass-session
KDDI Market Compassで市場分析を最短1日へ
Claude Designで営業報告資料を大幅時短
AI活用事例の構造図
時間負担への対応
見た目の課題をAIへ
人手依存の再配置
mdを渡して生成
読み手とメッセージを指示
作業時間の短縮
伝わる図の完成
追記と指示で完了
確認後に伝える内容へ集中
時短から伝達品質へ
成果の元が資産化
md運用が資産に直結
課題
毎回3時間以
上の資料作成
課題
意図が伝わり
にくい見た目
背景
体裁は人手
・再現性なし
その他
用途別mdの運用
AI処理
Claude
Designで資料生成
人の役割
指示の言語
化と数字確認
成果
作成時間が従
来の数分の一
成果
意図が伝わ
る図ができた
成果
mdが来期も
使える資産に
Claude Designで営業報告資料を大幅時短
豊田自動織機、Azure AIで塗装不具合25%減
AI活用事例の構造図
前提
対応
実現
供給
提示
寄与
実践
結実
展開
表示
背景
熟練者減と目視検査
課題
原因特定に数週間
要望
リアルタイム品質管理
その他
Azureデータ基盤
AI処理
400変数のAI分析
人の役割
現場のデータ活用
利用
リアルタイム可視化
成果
不具合約25%削減
結論
他工程への拡大
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26552-toyota-industries-corporation-azure
豊田自動織機、Azure AIで塗装不具合25%減
IBM Bobでレガシー刷新、9カ月作業を3日に
AI活用事例の構造図
対象領域を特定
バラつき抑制
運用・連携強化
機能を拡張
導入して短縮
全ユーザーへ提供
背景
レガシー刷新は
AI適用が難しい
課題
AI成果物品
質のバラつき
AI処理
レガシー向け
3ワークフロー
AI処理
マルチエージェ
ントとBobalytics
成果
9カ月見込みの
作業が3日で完了
成果
全ユーザー向け
に新機能を提供
IBM Bobでレガシー刷新、9カ月作業を3日に
IBM Bobでレガシー刷新、作業を9カ月から3日へ
AI活用事例の構造図
前提
対応
導入
短縮
実証
背景
レガシー刷新の難所
課題
品質のバラつき
AI処理
IBM Bob専用WF
利用
Blue Pearl導入
成果
9カ月が3日に
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2607/31/news094.html
IBM Bobでレガシー刷新、作業を9カ月から3日へ
技研HA400SX、AI設定提案で経験不要の施工品質
AI活用事例の構造図
解消
対応
学習
併用
効率化
品質
負担減
展開
課題
経験依存の操作
背景
現場制約の多様化
背景
施工データと知見
その他
作業アシスト機能
AI処理
設定提案と自動運転
成果
時短と負担軽減
成果
安定した施工品質
結論
G-Lab全種展開
https://aismiley.co.jp/ai_news/giken-ai-silent-piler/
技研HA400SX、AI設定提案で経験不要の施工品質
Copilot in Excelが財務スキルに対応
AI活用事例の構造図
負荷対応
要件反映
追跡確保
取込要求
事前確認
データ供給
業務適用
時間削減
透明化
機能提供
成果化
展開
課題
情報収集の時間負担
背景
財務AIの信頼性要件
要望
外部データの直接利用
AI処理
事前計画と変更追跡
AI処理
スキル手順の実行
AI処理
金融データ取込
利用
財務WFの実行例
成果
収集・分析時間の削減
結論
一般提供と今後
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2607/30/news049.html
Copilot in Excelが財務スキルに対応
ConnectAIで総労働時間3.4%削減
AI活用事例の構造図
全社利用の基盤
目標に向けた高度化
データ参照で強化
利用の拡大
削減効果に寄与
利用増が削減に
次の進化へ
背景
全社約
1.18万人が利用
要望
2030年に労
働時間10%削減
AI処理
ConnectAIが
個人業務を支援
AI処理
RAGと業務データ連携
利用
利用361万
回・UU率61%
成果
総労働時間3.4%削減
結論
業務処理依頼型へ進化
ConnectAIで総労働時間3.4%削減
サワイ製剤研究、Azure OpenAI RAGで知識継承
AI活用事例の構造図
安全基盤
知識補完
探索代替
2階建
根拠提示
全社浸透
時間短縮
定着
安全運用
制約
機密漏えいの懸念
要望
ベテラン視点の研究
背景
手作業の情報探索
AI処理
Gemini全社基盤
AI処理
製剤研究のRAG
人の役割
人が最終確認
成果
Gemini利用率70-80%
成果
情報収集が15分に
利用
部員の日常利用
https://ai-keiei.shift-ai.co.jp/interview-f6-sawai/
サワイ製剤研究、Azure OpenAI RAGで知識継承
OpenAI、報道機関の業務横断AI活用事例
AI活用事例の構造図
軽減
適用
適用
適用
前提
前提
到達
利用
短縮
展開
展開
課題
反復作業の負担
背景
業務横断のAI導入
制約
人が中心の判断
AI処理
報道・検証の支援
AI処理
読者向け対話AI
AI処理
広告営業エージェント
用途
独自取材時間
を増やす用途
利用
対話型コンテンツ
成果
調査短縮と新規契約
https://ledge.ai/articles/openai_news_organizations_ai_use_cases
OpenAI、報道機関の業務横断AI活用事例