一般企業バックオフィス部門AT(従業員1,000名以上規模)
書類・規程・文書作成/オンプレミス版AI-OCR「AI inside Cube」
AI-OCRによる読み取り・登録情報照合の自動化により業務が効率化し、残業・人員調整の必要性が軽減※母数規模の記載なし(参考値)
製造業(食品・飲料)/書類・規程・文書作成/導入ツール: exaBase 生成AI(Exa Enterprise AI)
この事例と同じ用途の導入事例を、業種をまたいで30件収録しています。 業種の分布・業務パターン別の整理は、用途別ページに掲載しています。
生成AIが業務の標準技術になると判断し、グループ各社の企画・管理系部門(約700名対象)で迅速な活用体制構築が必要だった。
exaBase 生成AI(Exa Enterprise AI) を導入しています。 用途は「企画・管理系部門における稟議文書作成・校正など文書業務の効率化」です(出典元の記載による)。
月間利用率約56%・月間質問数約1.4万回。導入後5か月間で約5,000時間の工数削減、年間換算1万時間超の削減見込み
分母(母数規模): 約700名
月間利用率約56%・月間質問数約1.4万回。導入後5か月間で約5,000時間の工数削減(分母=約700名)、年間換算1万時間超の削減見込み
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。
出典: https://exawizards.com/exabase/gpt/case/28607/
最終確認日: 2026-07-11。掲載内容に誤りがございましたら、お問い合わせよりご指摘ください。
書類・規程・文書作成/オンプレミス版AI-OCR「AI inside Cube」
AI-OCRによる読み取り・登録情報照合の自動化により業務が効率化し、残業・人員調整の必要性が軽減※母数規模の記載なし(参考値)
契約書レビュー・契約管理/LegalOn Technologies(LegalForce)
「LegalForce」のレビュー機能により、契約審査にかかる時間が半減(年間20〜30件の新規契約の審査)分母: 年20〜30件の契約審査
契約書レビュー・契約管理/MNTSQ(MNTSQ CLM)
40%の契約検討業務(法務業務全体の20%)を削減分母: 既存システムを使ったチームとの比較(4人ずつ2チーム・実際の業務に近いタスクの所要時間)
契約書レビュー・契約管理/Hubble
契約審査にかかわる手続的・形式的業務の時間が62%程度減少(大鵬薬品・導入直後の社内調査)。平均44分だった工程が17分に分母: 大鵬薬品の契約審査(法務がレビューする契約書は年間数千件)