DX推進・業務改善の担当者必見
AIエージェント活用のリアルが分かる実践事例集
営業・マーケティング・CS・情報システム。
4つの業務領域の事例と、選び方・進め方をまとめました。
この資料で分かること
01
自社に合うタイプが分かる
特化型・ワークフロー型・自律型から、3つの質問で整理できます。
02
主要6サービスを比較できる
代表的な6サービスを、機能・導入スピード、ユースケースで比較。
03
導入の進め方が分かる
PoCから全社展開まで、3つのステップで整理。
こんな方に
おすすめです
- AIエージェントの活用方法を具体的に知りたい
- 自社業務のどこから自動化できるか検討している
- 主要なAIエージェントサービスを比較したい
- PoCから全社展開までの進め方を整理したい
現場では、どこまで任せられているか
営業・マーケティング・CS・情報システム。
4社の実践事例から、AIエージェントが担う工程と成果を紹介します。
01営業
明治安田生命
事務照会対応時間
約30％削減
1質問入力
自然言語で質問
2社内規定検索
規定集から関連箇所を特定
3回答生成
規定に基づく簡潔な回答
4根拠提示
参照した規定のリンクを提示
02マーケティング
LIFULL
半年間で創出した業務時間
約50,000時間
1方針立案
URLから分析方針を推論
2情報抽出
提案に必要な点を特定
3構造化
図解しやすい形に整理
4資料生成
提案資料を一気通貫で作成
03カスタマーサポート
新日本製薬
後処理業務の負担を削減
CRM入力まで自動化
1音声解析
通話音声をテキスト化
2意味理解
用件とVOCを分類・抽出
3要約生成
対応履歴を要約
4自動入力
CRMへ自動登録
04情報システム
BML
約300名の利用で、4ヶ月の累計
7,619時間削減
1情報検索
社内資料を検索・解読
2コードレビュー
バグや修正点をチェック
3修正案生成
修正コードと根拠を提示
4資料作成
報告書・マニュアルを生成
事例の詳しい内容は、資料でご覧いただけます。
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- 自社に合うAIエージェントのタイプ
- 主要6サービスの比較
- PoCから全社展開までの進め方