コンタクトセンター・BPO運営受託B(規模非公表)
文書検索・リサーチ・ナレッジ/ELYZA(ELYZA Works)
月30時間の工数削減※母数規模の記載なし(参考値)
VERIFIED CASE DATABASE — 士業・バックオフィス × 生成AI
AI経営のPathwayは、士業とバックオフィス部門を中心とした生成AIの導入事例250件を、全件に出典を付し、エビデンスレベルを明示して収録したデータベースです。当サイトでは、分母(母数規模)が示された数値のみを見出しに使用しており、 自社に近い条件の事例を確認していただけます。
データベース収録状況
業種内訳
事例の情報源は、L1(ベンダー公表)〜 L4(当事者確認済み)の4段階で明示しています。 ベンダー公表のみの事例(L1)は企業名を匿名化し、引用元として出典リンクを掲載しています。 基準の全文は掲載・検証基準にて公開しています。
「作業時間90%削減」という数値も、対象が1人か1,000人かによって意味が異なります。 そのため、母数規模の記載がない数値は見出しに使用せず、本文に「※母数規模の記載なし」と注記しています。
事例マッチングには、LLM・AIによる判定を使用していません。業種・規模・業務領域・課題の一致を 固定の重みで採点し、その重みも画面上で開示しています。該当する事例がない場合は「該当なし」と表示します。
弁護士・司法書士・行政書士・弁理士。契約書レビュー、リーガルリサーチほか。
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税理士・会計事務所・社労士。記帳自動化、AI-OCR、労務相談支援ほか。
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経理・人事・総務・法務部門。経費処理、社内問い合わせ、議事録ほか。
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総務業務に絞った事例。社内問い合わせ対応(ヘルプデスク)、経営会議の議事録作成、契約審査の一次チェックほか。
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AI外観検査、FAX注文書のAI-OCR、需要予測、議事録の自動化ほか。
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AI議事録、施工管理の情報一元化、3D点群の配筋検査ほか。
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電気・空調衛生。施工管理アプリによる検査省人化・残業削減ほか。
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AI点群処理、公募情報の自動分類ほか。
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需要予測型自動発注、食品ロス削減、AI在庫分析ほか。
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AIチャットボット、レコメンド、生成AIオペレーター支援ほか。
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FAX受発注のAI-OCR、需要予測・在庫最適化ほか。
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看護サマリー自動生成、AI問診、文書作成の効率化ほか。
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AI音声入力の介護記録、ケアプラン作成支援、AI見守りほか。
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来客予測による食品ロス削減、AI電話予約・問い合わせ対応ほか。
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多言語AIチャットボット、AI価格設定、返信メール自動化ほか。
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AI配車最適化、配送ルート自動作成、属人化の解消ほか。
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AI自動追客、提案資料の自動生成、バーチャルステージングほか。
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AI添削・採点、質問対応AI、教材作成の効率化ほか。
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提案資料の自動生成、社内ナレッジ検索、営業準備の効率化ほか。
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AIコード補完による開発生産性向上、社内AIヘルプデスク、問い合わせ対応の自動化ほか。
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AI-OCRの帳票データ化、社内AIヘルプデスク、通話要約・FAQ自動化ほか。
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AI電話による予約・一次対応の自動化、問い合わせ対応の省人化ほか。
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潅水施肥・給餌の最適化、画像診断による生育・樹種解析、発情・疾病検知ほか。
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設備点検の画像診断、需給予測、保安業務の効率化ほか。
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配車・運行の最適化、多言語問い合わせ、AIドラレコの安全管理ほか。
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原稿の作成・校正支援、社内文書検索、広告制作の工数削減ほか。
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多言語問い合わせ、旅程・ツアー提案、来場需要予測ほか。
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AIカメラの異常検知、巡回・点検の省人化、多言語対応ほか。
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資源のAI自動選別、焼却炉・クレーンの自動運転、処理水予測ほか。
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在庫・稼働の需要予測、調達自動化、AI-OCRの帳票電子化ほか。
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住民問い合わせ対応、議事録・文書作成、庁内ヘルプデスクほか。
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文書検索・リサーチ・ナレッジ/ELYZA(ELYZA Works)
月30時間の工数削減※母数規模の記載なし(参考値)
画像検査・写真整理/アジラ(AI Security asilla)
1日あたり約3時間、月間で約100時間の巡回時間を削減※母数規模の記載なし(参考値)
画像検査・写真整理/アジラ(AI Security asilla)
異変への初動対応が迅速化し、スケートボード等の迷惑行為が抑止された(定性)※母数規模の記載なし(参考値)
L1 ベンダー公表
ベンダー(提供企業)が公表した導入事例です。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。
L2 導入企業公表
導入企業自身がプレスリリース・自社サイト等で公表した情報です。実名で表示しています。
L3 第三者報道
報道機関・第三者媒体による記事です。実名で表示しています。
L4 当事者確認済み
当サイトが当事者に直接確認し、掲載許諾を得た情報です(確認手順を併記します)。
詳細な運用ルール(実名表示の条件・数値の扱い・鮮度管理)は掲載・検証基準をご覧ください。