保険金支払査定は、正確性とスピードの両立が求められる重要な基幹業務です。太陽生命はIBM Japanとともに、年間約50万件の査定業務を対象に生成AIを本格導入。過去の判断事例や専門知識をAIに取り込み、査定担当者の判断を支援することで、業務品質の向上と効率化を実現します。 金融・保険業界における生成AI活用の先進事例です。

明治安田生命は日本IBMの支援のもと、給付金支払業務にプロセス・インテリジェンス・ソリューションを導入。 業務データを可視化し、ボトルネックの特定や継続的な改善を推進します。経験に依存していた業務改善をデータドリブンに進化させ、将来的なAI活用にもつながる業務基盤を構築する、保険業界のDX先進事例です。

株式会社JTBは、グループ全社の財務会計システムを一本化を支援、グローバルレベルでデータを統合管理・分析できる経営基盤を構築。 業務を標準プロセスに合わせて再設計することで、グループ横断での会計業務の効率化とガバナンス強化を実現。将来の事業環境の変化やDXを見据え、柔軟で持続可能な経営基盤を構築しています。

株式会社ゲットワークスは、IBM Instana Observabilityを導入し湯沢GXデータセンターにて本番運用を開始し、AIを活用したアプリケーションおよびインフラの可視化・監視を強化。 AIによる異常検知や原因分析を通じて、システム障害の早期発見と迅速な対応を実現し、安定したITサービス運用と顧客体験の向上を支えています。

三井住友銀行は、生成AIを活用した「AIオペレーター」を導入。行内の膨大な業務知識や手順をAIが横断的に参照し、オペレーション業務を支援することで、業務の効率化と品質向上を実現します。金融機関におけるAI活用を実務レベルで加速させる先進的な取り組みです。

日東電工株式会社は、BPOとSAP Concurを活用したBPaaS改革を進め、領収書の読み取り・照合などの自動化を実現してきました。 しかし、証憑と社内規定の整合チェック、不備検知、手順書改訂といった業務は依然として担当者の目視に依存しており、業務負荷・精度・ガバナンス強化の面で課題に。AIエージェントによる課題解決を図りました。

東北電力株式会社は、日本IBMとAIパートナーシップを締結し、エージェント型AIを中心とした先進テクノロジーの実装によるDX加速に取り組んでいます。両社は、AI戦略策定、AI基盤整備、人材育成などを包括的に進め、東北・新潟地域における新たな価値創出と持続的な発展を目指しています。

設計書作成・コード生成・テスト設計まで人手依存による膨大な工数が大きな課題に。500以上の提携先ごとのI/F仕様や規制対応が複雑で、テストデータ準備も負荷の高いボトルネックでした。 今では、属人的だった工程が再現性のあるプロセスへと変わり、品質・スピード・コストのすべてで改革が進んでいます。

全社でAI活用を進める中、著作権・ハルシネーション・倫理などのリスク管理が不十分で、AIを安心して業務に組み込めない状況が続いていました。そこで既存の稟議プロセスにリスクを事前評価する仕組みを整備し、全社で安全にAIを活用できる基盤づくりを進めています。

急増するAI案件に対し、「リスク管理が追いつかない」「ガバナンスが属人化している」というNTTデータグループの深刻な課題が。解決に向け、AIリスク管理を一元化するソリューションを導入。案件ごとの審査漏れ防止や集計作業の省力化を実現し、“安全で責任あるAI活用”を支える強固なガードレールを構築しました。

年間1万8,000件にのぼる「お客様の声」を手作業で確認していたため、作業時間の増加や担当者による分類のばらつきが大きな課題に。非構造化データの分析も難しく、顧客の声を迅速に業務改善へ反映できない状況が続いていました。そこでAIを活用し、分類作業の自動化と根拠提示による判断の標準化を実現しました。

博報堂プロダクツでは、経費精算チェックが多段階かつ膨大で、担当者の負荷増大や判断基準のばらつきが課題でした。そこで、AIが申請内容と規定の整合性を自動判定する仕組みを構築。経費精算システムと連携して、承認・差し戻しまで可能に。