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。

日本郵政グループは、オンプレ中心の巨大システムにより「更新負荷」「運用リスク」「迅速なサービス提供の難しさ」といった課題を抱えていました。そこでクラウドネイティブ基盤を構築、重要システムを安全かつ柔軟にクラウド化。安定稼働が大幅に向上し、窓口・オンライン双方の顧客体験が改善しています。

クラウド活用が進む一方で、「誰が何をどれだけ使っているのか見えない」「使われていないサーバーが稼働し続ける」といった、属人的運用によるコスト増とリソース管理のブラックボックス化が大きな課題でした。 PoCから定着までを短期間で進め、運用負荷をかけずに約20%のクラウドコスト削減を達成した取組みとは。

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。

『Instanaの導入によって、どこでスローダウンが発生しており、何が問題になっているか、どこまで影響が及んでいるのかといった事柄が可視化され、ぱっと見ただけで状況を把握できるようになりました。現状把握のスピード感に大きな違いがありました』

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。