L1IT・ソフトウェア規模非公表
製造業グループ向けシステム開発E社（生産・物流系情報システムの開発・保守／従業員規模非公開）
その他・複合／株式会社PKSHA Communication（PKSHA Speech Insight）
ACW（アフターコールワーク）を全体で30%程度削減。10〜15分かかっていたACWを5分以内に短縮。要約精度は当初目標60%程度に対し79%を達成し、FA分野の自己学習時間を創出。※母数規模の記載なし（参考値）
INDUSTRY HUB
IT・ソフトウェアの生成AI導入事例
IT・ソフトウェア業における生成AI・AI導入事例を5件収録しています。AIコード補完による開発生産性の向上、社内問い合わせ対応の自動化、カスタマーサポートの効率化を中心に、導入前の課題・ベンダー・定量効果を出典とあわせて確認できます。いずれもベンダーが公表した一次情報にもとづき、企業名を匿名化して掲載しています。
用途分布（収録5件の集計）
- その他・複合3件
用途別・削減率の中央値
分母（母数規模）とともに削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3の用途のみを表示しています。 n<3 の用途は、統計として十分ではないため表示していません。
この業種では、分母とともに削減率が公表された事例が n≥3 に達した用途がないため、 中央値は表示していません。個別の事例は、下の一覧をご覧ください。
※中央値は各事例の公表値（レンジは中点）から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。
CASES
IT・ソフトウェアの事例一覧（5件）
L1IT・ソフトウェア1,000名以上
業務システム開発A社（大手電機グループのソフトウェア開発部門・従業員規模非公開）
その他・複合／GitHub / Microsoft（GitHub Copilot）
コーディング領域で平均10〜20%、ケースによっては30%の生産性向上。自社フレームワークJustwareのみの78%から、GitHub Copilot併用でコード生成率が99%へ向上。社内評価で『タスクを迅速に完了できる』が83%。※母数規模の記載なし（参考値）
L1IT・ソフトウェア1,000名以上
業務・組込みソフト開発B社（大手事務機器グループ・従業員規模非公開）
その他・複合／GitHub / Microsoft（GitHub Copilot）
コード採用率が2024年2月の26.5%から同年7月には35.8%へ上昇。開発者の幸福度（well-being）でも肯定回答（『とてもそう思う』『そう思う』）が合計40.5%となり、生産性と職場満足度の両面で効果を確認。※母数規模の記載なし（参考値）
L1IT・ソフトウェア規模非公表
クラウド人事労務SaaS運営C社（従業員規模非公開）
問い合わせ対応・チャットボット／カラクリ株式会社（KARAKURI chatbot）
導入後半年で『2人月分』の働きを実現。年末調整時期など最大繁忙期の問い合わせ対応が可能になり、問い合わせ削減に貢献。※母数規模の記載なし（参考値）
L1IT・ソフトウェア規模非公表
予約・決済SaaS運営D社（従業員規模非公開）
問い合わせ対応・チャットボット／カラクリ株式会社（KARAKURI chatbot）
ページに具体的な数値効果の記載なし。問い合わせ削減に加え、予約受付中（アクティブ）状態を高めるなどトップライン向上を目指すとする。※母数規模の記載なし（参考値）
BY USE CASE
IT・ソフトウェアの導入事例を用途別に見る
IT・ソフトウェアの問い合わせ対応・チャットボット導入事例（2件）
IT・ソフトウェアに近い事例を、無料の事例マッチング診断で絞り込めます
業種・規模・業務領域・課題の4問に回答いただくと、収録した導入事例から条件の近いものを照合します（判定はすべてルールベースで行い、スコアの重みも開示しています。該当する事例がない場合は「該当なし」と表示します）。
FAQ
IT・ソフトウェアの生成AI導入 よくある質問
Q. IT・ソフトウェアでは、生成AIはどのような業務に使われていますか？
A. 本ページに収録したIT・ソフトウェアの生成AI導入事例5件では、その他・複合・問い合わせ対応・チャットボットなどの用途が中心です。上記の用途分布と事例一覧で、どの業務でどの程度の成果が得られているかを確認できます。
Q. IT・ソフトウェアの生成AI導入にかかる費用の目安はどのくらいですか？
A. 費用は、ツールの種類や導入規模によって異なります。月額数千円からのSaaS型ツールで始められるものもある一方、社内システムとの連携や独自開発を伴う場合は費用が増加します。当サイトの事例では成果（削減率など）を出典とあわせて確認できるため、費用対効果を検討する際の参考としてご活用いただけます。具体的な料金は、各ベンダーの公式サイトにてご確認ください。
Q. IT・ソフトウェアで生成AIの導入を始めるには、何から着手すればよいですか？
A. まず自社の課題に近い導入事例を確認し、次に無料の事例マッチング診断（4問）で条件の近い事例に絞り込む方法をおすすめします。用途と期待できる成果の目安を把握したうえでベンダーへ相談することで、失敗を避けやすくなります。
Q. 掲載されているIT・ソフトウェアの事例は信頼できますか？
A. 当サイトの事例は、ベンダーや導入企業等が公表した一次情報を出典として収録し、成果の数値には出典・確認日を明記しています。推測による数値や架空の事例は掲載していません。掲載基準は「掲載・検証基準」ページで公開しています。
PATTERNS
業務別に見るIT・ソフトウェア企業のAI活用パターン
IT・ソフトウェアの業務ごとに、AIの主な活用場面を業務別に整理しました。定型業務から小規模に始めることで、失敗を避けやすくなります。実際の成果は、このページ上部の導入事例（5件・全件に出典を記載）と「用途分布」「用途別・削減率の中央値」で確認できます。
開発
コード生成・補完、コードレビュー補助、テストコード生成、リファクタリング支援
生成コードは品質・脆弱性・ライセンスを人がレビューする前提で使います。
運用・保守
障害の一次調査、ログ解析の補助、手順書・ドキュメントの自動生成
本番環境の操作・変更の最終判断は必ず人が行います。
サポート・CS
問い合わせの一次回答ボット、FAQ・ナレッジのRAG検索、チケットの要約
誤回答に備え、有人へのエスカレーション設計をセットで用意します。
企画・PM
議事録・仕様の下書き、技術リサーチの下調べ、提案資料の作成
事実・数値は人が一次情報で確認します。
※各用途の件数・削減率の傾向は、上記の「用途分布」「用途別・削減率の中央値」（当サイトが出典を確認した導入事例の集計です。母数の記載があるもののみ表示しています）をご覧ください。
CAUTION
導入前の注意点
- ・機密コード・ライセンス：顧客や自社の機密コードを無料版AIに入力しません。生成コードのライセンス・脆弱性を人がレビューします。
- ・ハルシネーション：AIの回答・コードは誤りを含む場合があるため、本番反映前に必ずテスト・レビューを通します。
- ・スモールスタート：まず1チーム・1リポジトリで効果と運用ルールを固めてから全社展開します。
進め方の詳細は生成AI導入の進め方【5ステップ】、法対応は個人情報保護法とAI学習の実務ポイントもあわせてご覧ください。