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タグ: 生成
生成のAI活用事例
南陽市の生成AIプロンプト841例公開
AI活用事例の構造図
活用
公開
入力
貼付
背景
市民生活の利便性
背景
業務用841例
AI処理
プロンプト作成
人の役割
フォームへ入力
利用
生成AIで実行
http://www.city.nanyo.yamagata.jp/dxchosei/5793
南陽市の生成AIプロンプト841例公開
杉並区行政評価を認識・構造化AIで支援
AI活用事例の構造図
入力
支援
変換
参照
分析
提案
比較
軽減
課題
文書確認に時間
課題
評価のばらつき
背景
行政評価文書
人の役割
職員が評価文を入力
AI処理
評価文案を提案
AI処理
文書を構造化
成果
負担軽減の可能性
利用
職員が確認・修正
成果
横断比較・分析
https://www.fujifilm.com/fb/ja/news/15350
杉並区行政評価を認識・構造化AIで支援
神戸市KOBE AI PORTの庁内AI活用
AI活用事例の構造図
解消
対応
搭載
検索
整備
開発
活用
作成
課題
ネットワーク分断
課題
回答精度の差
要望
業務別アプリ
AI処理
情報検索チャット
AI処理
KOBE AI PORT
AI処理
専用アプリ開発
利用
根拠付き検索
成果
庁内AI利用環境
成果
3業務アプリ作成
https://jp.ricoh.com/release/2026/0708_1
神戸市KOBE AI PORTの庁内AI活用
クレスコ、Claude提供で企業の生成AI活用を支援
AI活用事例の構造図
活用基盤
利用要件
提供
利用
支援
継続
背景
生成AI活用の本格化
制約
業務利用の条件
AI処理
Bedrock上のClaude
人の役割
クレスコの支援
利用
AWS環境での利用
結論
DX推進を支援
https://www.cresco.co.jp/ja/service/news/news9118364842406155158.html
クレスコ、Claude提供で企業の生成AI活用を支援
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
PrismMLのBonsai 27BをiPhoneで実行可能に
AI活用事例の構造図
縮小
対応
実行
評価
背景
27Bの大容量
制約
スマホのメモリ制約
AI処理
重みの低ビット化
利用
iPhoneで実行
成果
性能を維持
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2607/17/2000000202/
PrismMLのBonsai 27BをiPhoneで実行可能に
JTPのThird AI、GPT-5.6群対応で専門業務を支援
AI活用事例の構造図
継続対応
追加対応
利用
業務活用
業務支援
背景
140社以上を支援
要望
最適なモデル選択
AI処理
回答を生成
その他
GPT-5.6群に対応
利用
業務で利用
成果
専門業務を支援
https://www.dreamnews.jp/press/0000355424
JTPのThird AI、GPT-5.6群対応で専門業務を支援
愛媛大学がCopilotを全学導入し教
職員約3,000人の業務効率化を目指す
AI活用事例の構造図
親和性
導入目的
運用条件
機能
対象者
活用効果
背景
Microsoft 365環境
要望
業務基盤の高度化
制約
安全なAI運用
その他
Copilot全学導入
AI処理
文書・要約支援
利用
教職員約3,000人
成果
業務改善を期待
https://www.ehime-u.ac.jp/tp_20260710_ict/
愛媛大学がCopilotを全学導入し教職員約3,000人の業務効率化を目指す
北九州市が生成AI体験とDXリーダー育成を実施
AI活用事例の構造図
育成開始
研修実施
開催
担当
共創
伝達
研修実施
背景
北九州市のDX推進
要望
DX人材の育成
課題
市役所の縦割り
AI処理
生成AI体験
人の役割
大学生のDX研修
人の役割
大学生がメンター
利用
AI1Dayキャンプ
利用
中高生向けWS
成果
幹部職員向け研修
https://www.city.kitakyushu.lg.jp/contents/337_00126.html
北九州市が生成AI体験とDXリーダー育成を実施
デジタル庁、国産3モデルを源内で試用し調達方針を検討
AI活用事例の構造図
要対応
活用方針
実装推進
稼働
提供
試用する
出力比較
国産構成
検証反映
背景
担い手不足
要望
公共サービス維持
制約
国産AIの活用
AI処理
源内チャット
AI処理
国産モデル応答
人の役割
A/Bテスト評価
利用
省庁での試用
成果
国産構成を実現
成果
調達方針を検討
https://www.digital.go.jp/news/7eef939d-1c58-4229-b210-7b5adc9af590
デジタル庁、国産3モデルを源内で試用し調達方針を検討
生成AIを導入しても成果が出ない構造
AI活用事例の構造図
導入
課題
結果
背景
生成AIの導入
課題
本格活用は1割
AI処理
質問への回答生成
成果
成果の未確認
https://news.yahoo.co.jp/articles/ba14b00e5a7d581f75d253f4d85b006da3d02a43
生成AIを導入しても成果が出ない構造
九州電力とneoAI、部門特化型生成AIで電力業務の変革を推進
AI活用事例の構造図
適用
推進
締結
開発
基盤
利用
効率化
目標
背景
設備工事の仕様書
要望
業務変革
要望
連携強化
AI処理
neoAI Chat
AI処理
部門特化型AI
人の役割
資本業務提携
利用
仕様書作成支援
成果
業務効率化
結論
活用モデル創出
https://www.kyuden.co.jp/press/2026/h260709-1.html
九州電力とneoAI、部門特化型生成AIで電力業務の変革を推進