L1法律・法務系士業1〜9名
法律・法務系事務所A（従業員1〜9名規模）
契約書レビュー・契約管理／LegalOn Technologies（LegalOn）
契約リスクチェックと条文検索の活用で、5時間かかっていた作業が10分になった（弁護士本人の実感）※母数規模の記載なし（参考値）
CASE DATABASE
生成AI導入事例データベース
収録250件（うち企業自身の公表・第三者報道 10件、分母を明示した成果数値あり 80件）を掲載しています。 すべての事例に、出典リンクとエビデンスレベルを表示しています。ベンダー公表のみの事例（L1）は 企業名を匿名化して掲載しています。
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L1法律・法務系士業1〜9名
法律・法務系事務所B（従業員1〜9名規模）
契約書レビュー・契約管理／LegalOn Technologies（LegalForce）
レビューにかけていた作業時間を4〜5割程度削減（パラリーガルの体感・月40〜50件の契約書レビュー）分母: 月間40〜50件の契約書レビュー
L1法律・法務系士業1〜9名
法律・法務系事務所C（従業員1〜9名規模）
契約書レビュー・契約管理／LegalOn Technologies（LegalForce）
契約書レビューが1件あたり2時間ほどから30分前後に（早いものは10分ほど・出典は「4分の1以下」）。自動レビューによるファーストレビューは早いときは数分で返せる※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス10〜49名
一般企業バックオフィス部門A（従業員10〜49名規模）
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
L1法律・法務系士業1〜9名
法律・法務系事務所D（従業員1〜9名規模）
契約書レビュー・契約管理／GVA TECH（OLGA）
これまでの契約書業務と比較して、業務時間を30%くらい短縮できた（代表弁護士の実感）分母: これまでの契約書業務
L1法律・法務系士業1〜9名
法律・法務系事務所E（従業員1〜9名規模）
契約書レビュー・契約管理／GVA TECH（OLGA）
1stレビュー結果への指示出しがスムーズになり、アソシエイトが「自分で探せる」「自己学習できる」ようになったことで、コミュニケーションにかかる時間を大きく削減できた。ひな型を探す作業も大きく減った。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門B（従業員1,000名以上規模）
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）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門C（規模非公表）
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）
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所A（従業員1〜9名規模）
経理・記帳・経費の自動化／freee（クラウド会計・自動仕訳）
法人の決算申告を7〜8時間程度（丸1日）から2時間程度に短縮、月次決算にかかる作業時間も半分程度に分母: 2名体制の事務所の法人決算申告
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所B（従業員10〜49名規模）
経理・記帳・経費の自動化／freee（クラウド会計）
紙の資料を回収して手入力していた時間とコストを含め、色々なことを解決できる糸口になった。資料回収のやり取りとコミュニケーションにかかるコストは圧倒的に削減でき、2021年6月にはfreeeをメインとする経理代行の新会社を設立した。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所C（従業員10〜49名規模）
経理・記帳・経費の自動化／マネーフォワード（マネーフォワード クラウド会計・STREAMED・Manageboard）
残業時間を約90%削減し平均9時間へ短縮、記帳工数は最短15分/月（年商5,000万円・従業員5名以下・毎月250仕訳の顧問先）、月次決算を10日ほど短縮分母: 繁忙期の平均残業時間（90時間超）
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所D（従業員10〜49名規模）
書類・規程・文書作成／デジライズ（AI WORKS 365）
コラムの制作が1/4程の作業時間に※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所E（従業員1〜9名規模）
書類・規程・文書作成／KiteRa（KiteRa Pro）
作業時間40%以上削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門D（従業員1,000名以上規模）
経理・記帳・経費の自動化／TOKIUM（TOKIUM経費精算）
経費精算にかかる時間を全社で年間15,000時間削減、現金による精算件数が約3分の1に減少、1月当たり約5,000枚あった領収証が10分の1以下に分母: 全社約3,300名・月間領収書約5,000枚
L1一般企業バックオフィス300〜999名
一般企業バックオフィス部門E（従業員300〜999名規模）
経理・記帳・経費の自動化／TOKIUM（TOKIUMインボイス・TOKIUMアシスタント）
月200時間の手作業をゼロへ（約3,000行の請求書明細のデータ化。200時間は社内で入力した場合の試算：5人で5日間・1日8時間）分母: 月約3,000行の請求書明細
L1一般企業バックオフィス50〜299名
一般企業バックオフィス部門F（従業員50〜299名規模）
経理・記帳・経費の自動化／LayerX（バクラク請求書受取）
請求書の処理業務にかける業務工数が半分以下に削減（月間300枚近くの請求書）分母: 月間300枚近くの請求書
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門G（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／ファーストアカウンティング（経理AIエージェント・共同開発）
これまで1件あたり4〜5分を要していた経費精算の経理判断を自動化。月10,000件規模の証憑処理を行う経理現場であれば年間約1万時間の削減効果が期待される（試算）。3項目の判定比較で正答率93.3%（LLM単体は53.3%）分母: 月10,000件規模の証憑処理を行う経理現場（出典の試算の前提）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門H（従業員1,000名以上規模）
問い合わせ対応・チャットボット／HiTTO（マネーフォワードグループ・社内向けAIチャットボット）
人事本部に寄せられる問い合わせ件数が70%削減し、1日あたり6.25時間・1ヶ月あたり187.5時間の対応工数を削減。月間利用数5,000件超・回答精度90%以上分母: 導入前に本社人事へ寄せられていた問い合わせ（1日あたり平均約250件）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門I（規模非公表）
問い合わせ対応・チャットボット／PKSHA Technology（PKSHA ChatAgent）
導入前は月2,200件発生していた問い合わせが導入後は1,300件に減少（電話問い合わせが前年比40%減、当初目標は1,540件以下）。着電率も目標の75%を達成分母: 月平均2,200件ほどの電話問い合わせ（導入前）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門J（規模非公表）
議事録・会議記録／エピックベース（スマート書記、現Otolio）
約3〜6時間かかっていた議事録作成が約1.5〜3時間になり約50%削減。文字起こしツール導入後の約2〜4時間と比較してもさらに25%削減分母: 毎週の経営会議の議事録作成（1回約3〜6時間、月間最大約24時間）
L2一般企業バックオフィス1,000名以上
パナソニック コネクト株式会社
その他・複合／自社開発「ConnectAI」（OpenAI・Google・Anthropic の大規模言語モデルを活用したAIアシスタント）
2024年の業務時間削減効果44.8万時間（昨年比2.4倍）、利用回数240万回（昨年比約1.7倍）、1回あたりの削減時間28分（昨年比1.4倍・画像利用の場合は36分）、月間ユニークユーザー率49.1%（昨年比14.3pt増）分母: 国内全社員約11,600人
L3一般企業バックオフィス1,000名以上
日清食品グループ（日清食品ホールディングス）
その他・複合／自社開発「NISSIN AI-chat」（GPT-4oベース）＋Microsoft（Microsoft 365 Copilot）
Microsoft 365 Copilotで削減できている作業時間は1人あたり年間79.4時間、人件費換算で1人あたり年間18万2620円。年間ライセンス料1人あたり4万6440円に対し費用対効果3.9倍（同社の試算）、月間利用率85%分母: ライセンス付与約1,700人での効果検証
L3一般企業バックオフィス規模非公表
日本ペイントホールディングス株式会社（法務部）
契約書レビュー・契約管理／自社内専用生成AI「NP ASSISTANT」＋法務チャットボット
「現場目線のアプローチ」により約70%の社員がNP ASSISTANTを利用するに至った（時間削減の数値なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L3法律・法務系士業規模非公表
西村あさひ法律事務所・外国法共同事業
文書検索・リサーチ・ナレッジ／複数ツール併用（特定ベンダーへの依存を避ける「ベスト・オブ・ブリード」方針。具体的なベンダー名の記載なし）
情報の検索効率化、文書要約の迅速化、クライアントへの報告資料の叩き台作成などで実績を積み重ねている。ユーザーとしてサービス品質を高める側面と、AI関連の法的助言を提供する専門家としての側面の両輪を進化させることが狙い。※定性成果のみ（数値公表なし）
L2会計・労務系士業規模非公表
辻・本郷グループ（辻・本郷 税理士法人／辻・本郷 ITコンサルティング株式会社）
その他・複合／自社構築（生成AIを核とする次世代業務基盤。ベンダー名の記載なし）
定型的な文書作成や情報整理の自動化によるスタッフの業務工数削減、申告関連業務の品質向上（知識や判断のばらつきの抑制）、業務フローのデータ分析基盤の構築について、業務改善効果の検証を進めるとして「AI活用プロジェクト(TH-AI)」を始動した（2026年5月発表。成果の数値は未公表）。※定性成果のみ（数値公表なし）
L3会計・労務系士業規模非公表
社会保険労務士法人Next Partners
書類・規程・文書作成／生成AI（就業規則・労働相談で使うツール名の記載なし。ChatGPTの裏で動くPythonでの給与計算チェックプログラムは、これから取り掛かる段階）
個人情報を外して貼り付け「条文形式に修正」と指示するだけで約8割の精度ででき上がる（あとは専門家がチェック。削減時間の数値なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L2会計・労務系士業1〜9名
海老名佑介税理士事務所
経理・記帳・経費の自動化／株式会社クラビス（STREAMED）＋ScanSnap iX100＋クラウド会計
体感で手入力の10分の1くらいの時間で処理が終わる（筆者の体感による推定値）※母数規模の記載なし（参考値）
L2法律・法務系士業1〜9名
ごとう行政書士事務所
書類・規程・文書作成／Anthropic（Claude Chat/Cowork/Code）、OpenAI（ChatGPT・Codex）、Google（Gemini・NotebookLM）
Claudeを「事務所の中核」に据え、AIを賢く使うだけで「複数人分」に近い時間が生まれると実感。スキル機能で事務所の仕事を「型」として覚えさせ、品質を安定させ再現可能にしたと自ら公表。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1会計・労務系士業50〜299名
会計・労務系事務所F（従業員50〜299名規模）
経理・記帳・経費の自動化／株式会社クラビス（STREAMED）※マネーフォワード クラウド パートナー事例
手入力のときより、3分の1、ものによっては10分の1程度の負荷で終わるときもある※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門K（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／ファーストアカウンティング株式会社（Remota）
全ての紙の会計台紙の件数が2015年78万件から2020年21万件に減少（2015年と比べおよそ27%まで。Remota導入を含む電子化施策全体の実績）分母: 年78万件（2015年）の紙会計台紙
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所G（規模非公表）
議事録・会議記録／エピックベース（スマート書記／現Otolio）
議事録作成時間が約70%削減（従来は会議時間の3〜4倍を要していた）。会議中のメモ作業・会議後の音声聞き直し作業がゼロに※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス300〜999名
一般企業バックオフィス部門L（従業員300〜999名規模）
問い合わせ対応・チャットボット／HiTTO株式会社（HiTTO）
導入前は「申請書はどこにあるのか？」など基本的な質問を含め、多い時で1日2〜3件・1件あたり約5〜10分かけて対応→導入後は基本的な質問が明らかに減少（削減率の公表なし）分母: 多い時で1日2〜3件の基本的な問い合わせ（導入前）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門M（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／株式会社invox（invox受取請求書）
月次決算が6営業日短縮（出典の見出し）。振込データの出力機能やワークフロー機能により約4割の時間削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス300〜999名
一般企業バックオフィス部門N（従業員300〜999名規模）
経理・記帳・経費の自動化／OBC（勘定奉行クラウド）
起票にかかる時間を50%削減。10日以上かかることもあった月次決算を5日間（本文では「５日程度」）に短縮分母: 以前のクラウド会計システムでの起票にかかる時間
L2会計・労務系士業規模非公表
セブンリッチグループ（セブンセンス税理士法人系）
経理・記帳・経費の自動化／自社開発（Tax QA bot／AI-OCR仕訳ツール／社内規定検索ボット、Google File Search等を活用）
AI OCRツール: スキャンから仕訳まで1営業日かかっていたものが30分に短縮（20社ほどで運用中）。Tax QA bot: リリースから1ヶ月で約400件の質問が寄せられた分母: 紙の通帳・レシート等のスキャンから仕訳の納品までのリードタイム（1営業日）
L1一般企業バックオフィス10〜49名
一般企業バックオフィス部門O（従業員10〜49名規模）
経理・記帳・経費の自動化／OBC（勘定奉行クラウド）
作業時間を月40時間削減。税理士のチェックに要する10日間の待ち時間が0に分母: 従業員25名の建設業の経理
L1その他50〜299名
その他業種A（従業員50〜299名規模）
議事録・会議記録／Notta株式会社（Notta）※大塚商会経由で導入
臨店報告書の作成が1件当たり30分から最短5分に短縮（『Notta』20ライセンス導入）分母: 臨店報告書1件当たりの作成時間
L1製造50〜299名
製造業A（従業員50〜299名規模）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／any株式会社（Qast）
「ファイルtoナレッジ」でPDF化した図面や取扱説明書を登録し、AIの自動要約に回路情報やタグを手動で加えて検索しやすくした。Q&Aの匿名機能で若手が質問しやすくなり、若手からの質問投稿がベテランを巻き込む形になった。現時点ではキーワード検索が中心で、「こましりchat」はもっと活用できるようにしていきたいとしている。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1卸売・商社10〜49名
卸・販売業A（従業員10〜49名規模）
コピー・コンテンツ生成／デジライズ（AI WORKS 365）
従来半年以上かかっていた商品開発から販売準備までのプロセスが大幅に短縮された。実演販売のノウハウやセールストークをAIに学習させて実演口上の台本を自動生成し、資料作成の手間も大幅に軽減。チャットボットによる社内ナレッジ共有で、誰でも一定の水準で業務を遂行できる環境が整備され、新人の育成スピードが向上した。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所F（規模非公表）
その他・複合／AI inside（DX Suite → AI inside Cube）
入力業務専門の社員の教育期間が半年ほど→2週間に。1日約7,500枚〜9,000枚発生する取引履歴の入力と確認（以前は20名）の業務量が約20%削減分母: 1日約7,500枚〜9,000枚発生する取引履歴の入力と確認（以前は20名で実施）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所G（規模非公表）
契約書レビュー・契約管理／Legalscape（AIリーガルリサーチ）
書類作成と並行してAIによるリサーチが可能になり、業務時間内のアウトプットの質と量が向上。顧客からの相談（正式依頼前を含む）に初期回答を迅速に用意できるようになった。紙で管理していた資料をPDFとして案件フォルダに格納できるようになった。代表は「AIの出力をそのまま用いることはありませんが、それを入口に参考文献を精査することで、より正確な判断が下せるようになりました」とコメント。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所H（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／Patentfield株式会社（Patentfield／AI分類予測）
過去分の査読結果の公報約2,000件をAI分類予測機能の教師データとして登録し、定期調査の新着公報を振り分けたところ「80%ぐらいの精度で正解していました」（マネージングパートナー談）分母: 定期調査の新着公報の振り分け（教師データは過去分の査読結果の公報約2,000件）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所I（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／パテント・インテグレーション株式会社（特許読解AIアシスタント サマリア）
ユーザーからの報告として「公報のスクリーニング時間が80％程度低減できた」「読み込み負担が70％程度低減できた」（個別事務所の計測値ではない）※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所H（従業員1〜9名規模）
書類・規程・文書作成／HRbase（HRbase PRO 労務専門AIエージェント）
以前は1つの案件を調べるのに2時間ほどかかっていたが、今では同じ内容を15分程度で調べられるように分母: 労務相談の1案件あたりの調査時間
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所I（従業員10〜49名規模）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／HRbase（HRbase PRO 労務専門AIエージェント）
所長の労務相談の業務の負担を7割削減（所長の実感「7割は削減できているのではないでしょうか」）分母: 導入前の所長の労務相談の業務（導入前は労務相談がすべて所長に集中）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所J（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／マネーフォワード（STREAMED＋スキャンセンター for STREAMED）
「STREAMEDの自動入力（金額と日付）は正しい」と信じることにした結果、効率が大きく上がった。スキャンセンター併用でお客様から書類を直接スキャンセンターへ送付してもらえるようになり、証憑を預かっているかどうかのやりとりがほぼ不要に、所内で証憑を保管する必要もなくなった。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1会計・労務系士業300〜999名
会計・労務系事務所K（従業員300〜999名規模）
経理・記帳・経費の自動化／NTT東日本（AIよみと～る AI-OCR）
トライアルで帳票データを自動で読み取り、帳票処理作業の効率化を図ることができた。通帳・帳票内の手書きのデータも読み取れ、処理時間が削減できた。確定申告の医療費控除の領収書処理などでの活用が考えられ、紛失などのリスクの低減や、税務申告全般のスピードアップ・効率化が期待できるとしている。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所L（従業員10〜49名規模）
経理・記帳・経費の自動化／PFU（イメージスキャナー fi-8190＋AI-OCR仕訳システム）
まだ正確には算出できていないものの、見通しとしては年間1200時間の削減は確実（所長の見通し）。年間100時間以上の削減が可能なクライアントも少なくないと予想分母: 年間で延べ1万8000時間ほどを割いている月次業務（全業務の40パーセント。多くが入力と仕訳）
L2法律・法務系士業規模非公表
ゆうき行政書士事務所
書類・規程・文書作成／OpenAI（ChatGPT）ほかPerplexity等を併用
ChatGPTに「施設利用規約を作って」と投げると一般的な条項が入った案が作られ、「修正なく完成することは難しいですが、一旦叩き台があると作業が進みやすい」としている。Perplexityは検索元が表示されるため判例検索や条文検索にも役立ち、相談事項について複数の事例を照会して検討したいときに使っている。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所M（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／freee会計
法人の決算申告に7〜8時間程度（丸1日）かけていたものが、合間に他の業務をしながら2時間程度で終わる（見出しでは「法人申告の所要時間が4分の1に」）。月次決算にかかる作業時間も半分程度まで減った分母: 会計ソフトを使って手入力していた頃の所要時間
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所N（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／マネーフォワード クラウド会計＋STREAMED
2022年11月からのわずか数か月間で、160件を超える記帳代行先を「マネーフォワード クラウド」へ移行※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所O（規模非公表）
書類・規程・文書作成／KiteRa Pro
規程業務の作業工数を約80%削減、顧問先を約350社に拡大※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所P（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／freee会計
インストール型の会計ソフトでは難しかった製販分離を実現。新たに採用したパート5名全員がどのパーツの作業もできる状態になり、月のうち3分の1程度はリモートワーク。短期間で顧問先の件数が急激に伸びた※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所Q（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／freee会計
現在は約9割のお客様にfreeeを導入※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所R（規模非公表）
書類・規程・文書作成／KiteRa Pro
設問形式で経験値がなくても就業規則を作成でき、事務所全体の品質を統一※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所S（規模非公表）
問い合わせ対応・チャットボット／HRbase PRO
メールで来た問い合わせ文章をそのまま労務アシスタントAIに貼り付けて関連情報を集めてもらい、回答は社労士が自分の手でまとめる。毎回プロンプトを考える必要がないため工数削減になっている（定量数値の記載なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所T（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／freee会計
月次の締めのタイミングが従来対比で10日ほど短縮。経費精算にかかる工数が全体で見ると半分以上減っているように感じる。支払い業務は体感的に負担が半分になり、1日かかっていた作業が半日で終わるようになった※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所U（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／バクラク請求書・申請
導入からまだ2週間しか経過していない顧客も、マニュアルを使って簡単に説明しただけで活用できている。提案時には「もっと早く知りたかった……」との声も（定量数値の記載なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所V（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／バクラク請求書受取
紹介先のお客さまでは請求書情報の入力やチェックの手間が3分の1に。自社の経理代行ではおよそ10社（医療法人中心）で活用し、2名の実務担当が1社あたり平均毎月50枚ほどの請求書を処理。経理代行はバクラク請求書の活用を前提に始めたため単純な前後比較はできないが、導入していなければ倍以上の手間と時間がかかるとの見方※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門P（従業員1,000名以上規模）
経理・記帳・経費の自動化／TOKIUM経費精算・インボイス
月1,146時間の経費精算工数削減（出典の見出し）。既存のクラウド経費精算システムとの比較で1申請あたり作業時間を約9.8分削減（約50%の時間削減）。2020年6月からの全社導入後、6・7月の2か月の実績で728時間の削減。年間の稼働削減時間は約13,750時間になる見込み分母: 既存のクラウド経費精算システムでの1申請あたり作業時間（社内稟議用に動画で比較）
L1会計・労務系士業50〜299名
会計・労務系事務所W（従業員50〜299名規模）
経理・記帳・経費の自動化／バクラク請求書
源泉所得税レポート関連の機能で、源泉所得税に関する業務が50分の1まで削減（10時間近く掛かっていた業務が数クリックで完結するようなイメージ）。経理代行サービスの顧客はサービス提供開始当時の3社（手一杯）から現在10社まで拡大※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門Q（従業員1,000名以上規模）
契約書レビュー・契約管理／MNTSQ
契約書審査は年間およそ500件（法務室5名）。10年分の審査約5,000件と締結版の契約書13,000件ほどの中から移行対象を選定し、2段階でMNTSQへ移行（2024年3月移行開始、10月全社展開の8か月のプロジェクト）※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門R（従業員1,000名以上規模）
契約書レビュー・契約管理／MNTSQ
営業部との会議で至急過去の案件情報を参照する必要があった際、キーワード検索で必要な案件情報をすぐに見つけられた。メール連携でやり取りする契約書がナレッジとして自動的に蓄積される（定量数値の記載なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門S（従業員1,000名以上規模）
契約書レビュー・契約管理／MNTSQ（MNTSQ契約データベース）
既存業務を大きく変えることなくナレッジ蓄積ができるようになり、過去の契約相談データへのスピーディなアクセスと条項分解機能（契約書本文をきれいにコピーできる）で業務時間の短縮につながっている（法務チーム6名で利用・定量数値の記載なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス50〜299名
一般企業バックオフィス部門T（従業員50〜299名規模）
契約書レビュー・契約管理／MNTSQ
複数のツールで行っていた契約管理業務をMNTSQに一元化。約1,000件のデータを3〜4か月かけて一件ずつ目視で確認して移行し、閲覧権限を付与した情報管理でガバナンス・リスク管理を強化（定量の効果数値の記載なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門U（規模非公表）
契約書レビュー・契約管理／Hubble
担当案件数、難易度や進捗状況を迅速に把握し、対応漏れの防止と業務スピードを向上。子会社や事業部門ごとの案件数や傾向を定量データとして把握・分析し、子会社や事業部門への公平な費用配賦を実現（定量数値の記載なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門V（従業員1,000名以上規模）
契約書レビュー・契約管理／Hubble
通常業務の中で自然と知見が蓄積され活用できる環境を構築※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門W（規模非公表）
契約書レビュー・契約管理／Hubble
月300件の契約審査に対応、契約締結までのリードタイムを大幅短縮(一人法務)※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門X（規模非公表）
契約書レビュー・契約管理／Hubble
ナレッジ共有体制を構築し契約審査・修正履歴の統一管理と業務可視化を実現※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門Y（従業員1,000名以上規模）
契約書レビュー・契約管理／OLGA(GVA TECH)
受付から一元管理、過去案件の迅速な検索でOJT時間を短縮(従業員約3,000名)※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス300〜999名
一般企業バックオフィス部門Z（従業員300〜999名規模）
契約書レビュー・契約管理／OLGA(GVA TECH)
契約ライフサイクル管理と案件・ナレッジの一元化を導入(従業員589名/連結)※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AA（従業員1,000名以上規模）
契約書レビュー・契約管理／LegalOn
AIによる契約審査・法務業務支援を採用(連結従業員14,783名)※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所J（規模非公表）
契約書レビュー・契約管理／LegalOn
レビュー時間が半分に※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門AB（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／Patentfield
AI予測+独自ランク付けでSDI調査工数を最大40%削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所K（規模非公表）
契約書レビュー・契約管理／Legalscape
出典元の導入事例に定性的な記載あり（詳細は出典リンクを参照）。※定性成果のみ（数値公表なし）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門AC（規模非公表）
問い合わせ対応・チャットボット／PKSHA Chatbot
月間数百件を自動対応し担当者への電話問い合わせが減少、自己解決が定着※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門AD（規模非公表）
問い合わせ対応・チャットボット／PKSHA AI Helpdesk
月500〜600件に増加、情シスでAIが月約104〜156件を自己解決、有人対応は月約30件に減少※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門AE（規模非公表）
問い合わせ対応・チャットボット／PKSHA AI Helpdesk
窓口を一本化、AIへ月250〜300件、有人エスカレは月40〜70件、自己解決率30〜40%※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AF（従業員1,000名以上規模）
経理・記帳・経費の自動化／バクラク(LayerX)
月間工数432時間削減(年5,184時間)、人件費 年1,116万円削減、月次締め7日短縮※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス300〜999名
一般企業バックオフィス部門AG（従業員300〜999名規模）
経理・記帳・経費の自動化／バクラク(LayerX)
承認作業時間が半分以下に短縮、操作回数を1/5以下に削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AH（従業員1,000名以上規模）
経理・記帳・経費の自動化／TOKIUM経費精算・インボイス
書類保管ダンボールを年50箱→約12〜13箱(約75%削減)、経費申請を完全電子化※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス300〜999名
一般企業バックオフィス部門AI（従業員300〜999名規模）
経理・記帳・経費の自動化／TOKIUM経費精算・インボイス
全社で年5,000時間削減(請求書1件10分→3分・承認2〜3分→40秒)、月次決算が半日以上早期化※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AJ（従業員1,000名以上規模）
議事録・会議記録／Otolio(旧スマート書記)
複数日かかっていた議事録作成が翌営業日に完成・共有可能に※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門AK（規模非公表）
議事録・会議記録／Otolio(旧スマート書記)
役員会の議事録作成時間を50%削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門AL（規模非公表）
議事録・会議記録／スマート書記(現Otolio)
経営会議の議事録作成工数を50%削減(2.5名→1名で50ページ作成可能)※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門AM（規模非公表）
議事録・会議記録／Notta
AI要約で申し送り書が部分修正と所感追加のみに簡略化、商談・定例議事録でも効率向上※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AN（従業員1,000名以上規模）
問い合わせ対応・チャットボット／Helpfeel
社内FAQ利用が5.2倍に増加(月70回→365回)、電話問い合わせが減少※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AO（従業員1,000名以上規模）
問い合わせ対応・チャットボット／Helpfeel
利用者が100名増えても問い合わせ増を月70件に抑制、前年比30〜100件超を削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス300〜999名
一般企業バックオフィス部門AP（従業員300〜999名規模）
問い合わせ対応・チャットボット／Qast(any)
利用率が50%→80%超、社員数が倍以上でも人事総務への問い合わせが想定ほど増えず※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所L（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／ChatGPT（OpenAI）
業務負担が体感で従来の3分の1程度に軽減。初回面談を30分から15分に短縮。サービス開始から約半年で新規顧客を約100社獲得※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業10〜49名
法律・法務系事務所M（従業員10〜49名規模）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／Legalscape
キーワード横断検索や引用文献の遡り確認が可能になり、リサーチの網羅性・正確性への安心感が向上※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所N（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／自社開発AI特許明細書自動作成システム
最速ケースで午後のヒアリングから翌日昼過ぎに出願レベルの明細書・図面が完成。システムは特許登録済み※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所O（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／4社共同開発RPA
不動産登記の登記原因証明情報作成、会社設立登記の申請書作成の実運用を開始※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所P（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／自社開発生成AI
生成AIがチャットで必要事項を聞き取り分類コード候補を自動推定、分類作業の正確性とスピードが向上※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業規模非公表
法律・法務系事務所Q（規模非公表）
問い合わせ対応・チャットボット／自社開発「相続AI」チャットボット
概ね7〜8割の質問を、予め用意した80個超の定型シナリオで解決できる設計。有人対応へボタン1つで切り替え可能※母数規模の記載なし（参考値）
L1法律・法務系士業1〜9名
法律・法務系事務所R（従業員1〜9名規模）
経理・記帳・経費の自動化／Google Workspace（Gemini）＋Python自動化
複数書類からの情報抽出〜申請システム入力までを自動化し、処理時間を5分程度に短縮※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所X（規模非公表）
書類・規程・文書作成／生成AI（デジライズ研修導入）
顧客提供コラムの作成時間を約4分の1に短縮。定型句・メール自動生成で手作業の負担を大幅軽減※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所Y（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／DX Suite（AI-OCR）
ふるさと納税処理が10件あたり30秒程度に短縮（従来3〜4分）。会計知識のない人材でも業務遂行が可能に※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所Z（従業員1〜9名規模）
議事録・会議記録／NotebookLM・My AI など
以前は2時間ほどかけて悩んでいた文面が、今では数分で仕上がる。累計200本近いブログ記事を発信し、週単位で新規の依頼が入るように※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所AA（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／スマートOCR（AI-OCR）
通帳の読み取り精度がほぼ100%を達成し、入力時間を1/3に短縮※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業規模非公表
会計・労務系事務所AB（規模非公表）
経理・記帳・経費の自動化／F&M One GeNNect（会計事務所専用生成AI）
AI-1グランプリ（会員859事務所・応募122件）で最優秀賞受賞。担当変更時の引き継ぎ精度向上※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業50〜299名
会計・労務系事務所AC（従業員50〜299名規模）
議事録・会議記録／デジライズ（AI WORKS 365）
AIリスキリングにより「まずはAIに聞いてみよう」という風土が生まれ、議事録作成、Excel関数作成、資料の要約・分析などで時短・品質向上を実感※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業10〜49名
会計・労務系事務所AD（従業員10〜49名規模）
その他・複合／Robo-Pat AI（RPA×AI）
月150時間かかっていた作業を月30時間に削減（1/5・分母=月1,500件の公文書処理）。離職者ゼロに改善※母数規模の記載なし（参考値）
L1会計・労務系士業1〜9名
会計・労務系事務所AE（従業員1〜9名規模）
書類・規程・文書作成／Claude（Anthropic）
キーワード選択式のプロンプトで複数の候補案を生成可能に。社労士が最適案を選定する付加価値業務を創出※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AQ（従業員1,000名以上規模）
契約書レビュー・契約管理／AI搭載法務相談受付システム（Zendesk活用）
AI搭載の相談受付システムとFAQ整備により対応工数を大幅に削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AR（従業員1,000名以上規模）
問い合わせ対応・チャットボット／AIチャットボット「Alli」（Allganize Japan）
年間問い合わせの約31%を削減、自己解決型の社内文化が醸成分母: 年間1万3,000件以上
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AS（従業員1,000名以上規模）
その他・複合／AI-OCR「DX Suite」（AI inside）
自賠責保険解約手続きの書類入力業務で、年間4万時間の業務削減などを見込む（2021年4月の導入発表時点）※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
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）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AU（従業員1,000名以上規模）
書類・規程・文書作成／exaBase 生成AI（Exa Enterprise AI）
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: 約700名
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AV（従業員1,000名以上規模）
その他・複合／対話型AI面接「AI面接官」（VARIETAS）
トライアルで社会人基礎力12項目すべてで評価スコアと合否判定に強い正の相関を確認し、新卒採用での本格導入を決定※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AW（従業員1,000名以上規模）
その他・複合／採用DXツール「ailead」
録画・音声データの解析で選考官のアサイン・調整作業を削減し、1次選考枠を前年比150%に拡大※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AX（従業員1,000名以上規模）
経理・記帳・経費の自動化／受取請求書自動処理クラウド「sweeep」
月次決算が7営業日から3.5営業日に短縮。請求書100枚を3分で自動仕訳※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門AY（規模非公表）
その他・複合／生成AI「Gemini」（Google Cloud）
電話応対の要約により月に1,500時間以上（オペレーター約10名分）の作業を削減。分析の対象範囲を従来の数パーセントから全ての応対へ拡大する方針※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス1,000名以上
一般企業バックオフィス部門AZ（従業員1,000名以上規模）
問い合わせ対応・チャットボット／生成AIチャットボット（カラクリ）
RAG技術を活用しQ&A作成の工数を40%削減。3カ月のPoCを経て2024年1月から本導入※母数規模の記載なし（参考値）
L1一般企業バックオフィス規模非公表
一般企業バックオフィス部門BA（規模非公表）
契約書レビュー・契約管理／自社構築の契約書管理AIエージェント（Amazon Bedrock・Claude。非エンジニアが Amazon Q Developer の支援で構築）
契約書からの情報抽出にかかる作業時間を約70〜80%削減。従来1件あたり数十分を要していた作業が数分で完了※母数規模の記載なし（参考値）
L1製造規模非公表
金属加工業（精密ダイカスト製造）A社（規模非公表）
画像検査・写真整理／HACARUS（HACARUS Check）
検査員が6名必要だったところ、2名で済むように運用できました※母数規模の記載なし（参考値）
L1製造50〜299名
化学メーカー（プラスチックフィルム製造）B社（従業員50〜299名規模）
その他・複合／コージェントラボ（SmartRead）
注文書の入力作業は1件3分から1分に。毎日の注文書の処理時間は約50時間から16時間と50%以上の業務時間削減分母: 毎日の注文書処理時間（全社約50時間）
L1製造規模非公表
食品製造業（豆腐製造）C社（規模非公表）
需要予測・在庫最適化／日本気象協会
豆腐の食品ロスを約30％削減（平成27年度の実証実験・対前年比）※母数規模の記載なし（参考値）
L1製造50〜299名
機械器具製造業（バルブ製造）D社（従業員50〜299名規模）
議事録・会議記録／エピックベース（Otolio／旧スマート書記）
議事録作成時間を50%削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1製造1,000名以上
電子部品製造業E社（従業員1000名以上規模）
問い合わせ対応・チャットボット／リコー（RICOH Chatbot Service）
チャットボット利用数が立ち上げ当初と比較して2倍近くに増加※母数規模の記載なし（参考値）
L1総合建設1,000名以上
総合建設業A社（従業員1,000名以上規模）
議事録・会議記録／Rimo合同会社（Rimo Voice）
議事録作成時間を3時間から1時間以内に短縮（66%削減）、建築本部全122部署・月間700件超で活用分母: 建築本部全122部署・月間活用件数700件超
L1総合建設1,000名以上
総合建設業B社（従業員1,000名以上規模）
議事録・会議記録／Notta株式会社（Notta）※販売パートナー経由導入
議事録作成の時間が40％ほど削減（約180名が利用）※母数規模の記載なし（参考値）
L1総合建設50〜299名
総合建設業C社（従業員50〜299名規模）
その他・複合／アンドパッド（ANDPAD）
現場訪問回数・電話回数が減少し、仕上げ工事の調整時間の無駄が削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1総合建設規模非公表
総合建設業D社（規模非公表）
画像検査・写真整理／DataLabs株式会社（Modely）
検査が2人30分から1人15分に、写真枚数を1/5に削減、作業時間1/4以上の生産性向上を実現分母: 配筋検査1回あたり（人数×時間ベース）
L1総合建設50〜299名
総合建設業E社（従業員50〜299名規模）
画像検査・写真整理／DataLabs株式会社（Modely）
杭の配筋計測が1本5分程度に短縮（杭・橋脚フーチングの配筋検査に適用）※母数規模の記載なし（参考値）
L1専門工事・設備10〜49名
電気工事業A社（従業員10〜49名規模）
その他・複合／スパイダープラス株式会社（SPIDERPLUS）
月間の残業時間を部門合計・前年比で95.5時間削減分母: 部門合計・前年比
L1専門工事・設備規模非公表
電気工事業B社（規模非公表）
書類・規程・文書作成／スパイダープラス株式会社（SPIDERPLUS 電気設備オプションパック）
測定係と記録係とで行っていた照度測定検査を1人で実施可能に※母数規模の記載なし（参考値）
L1専門工事・設備規模非公表
空調衛生設備業A社（規模非公表）
書類・規程・文書作成／スパイダープラス株式会社（SPIDERPLUS）
作業の手間が3分の1〜半分程になり、従来2人必要だった検査を1人で実施可能に※母数規模の記載なし（参考値）
L1専門工事・設備10〜49名
空調衛生設備業B社（従業員10〜49名規模）
その他・複合／スパイダープラス株式会社（SPIDERPLUS）
月の残業15時間・年間180時間以内に抑える目標をほぼ達成※母数規模の記載なし（参考値）
L1専門工事・設備規模非公表
空調衛生設備業C社（規模非公表）
その他・複合／スパイダープラス株式会社（SPIDERPLUS）
事務仕事に1時間ぐらいかけていたものが15分程度に短縮※母数規模の記載なし（参考値）
L1建設コンサル・設計規模非公表
建設コンサルタントA社（規模非公表）
その他・複合／UiPath株式会社（UiPath）＋IBM（Watson）
RPAで公募情報の取得・発信の処理時間が大幅に短縮。過去5年間の入札結果データを学習させたAIによる27業務分野・担当部門への振り分けは、検証で9割程度の正答率※母数規模の記載なし（参考値）
L1建設コンサル・設計規模非公表
建設コンサルタントB社（規模非公表）
その他・複合／スキャン・エックス（ScanX）
処理にかかる手間が減り、より多くの案件に対応できるように※母数規模の記載なし（参考値）
L1建設コンサル・設計規模非公表
建設コンサルタントC社（規模非公表）
その他・複合／スキャン・エックス（ScanX）
点群のクラス分類にかかる作業時間が5分の1以下に減少分母: 点群クラス分類作業
L1建設コンサル・設計規模非公表
建設コンサルタントD社（規模非公表）
その他・複合／スキャン・エックス（ScanX）
2〜3日かかっていた点群処理作業がScanXへのアップロードで完了、少なくとも2倍の生産性※母数規模の記載なし（参考値）
L1建設コンサル・設計規模非公表
建設コンサルタントE社（規模非公表）
その他・複合／スキャン・エックス（ScanX）
10GBクラスの点群処理が2〜3時間から1時間強に短縮（3分の1くらいの時間に）分母: 10GBクラスの点群データ処理
L1店舗小売規模非公表
食品スーパーA社（規模非公表）
需要予測・在庫最適化／シノプス（sinops-CLOUD）
発注にかかる作業時間を1店舗1か月あたり約65.8時間削減、全店では年間約8,680時間削減見込み分母: 1店舗1か月あたりの発注作業時間
L1店舗小売規模非公表
食品スーパーB社（規模非公表）
需要予測・在庫最適化／シノプス（sinops-CLOUD）
一部店舗での実証実験で日配品の食品ロスを0.6％削減、パンの開店時の欠品も削減分母: 日配品の食品ロス（実証実験店舗）
L1店舗小売規模非公表
レディースアパレル小売C社（規模非公表）
その他・複合／フルカイテン（FULL KAITEN）
打ち出し対象商品の売上金額前週比が141.4%に分母: 打ち出し対象商品の売上金額（前週比）
L1店舗小売規模非公表
生活雑貨小売D社（規模非公表）
その他・複合／フルカイテン（FULL KAITEN）
対象商品の売上・粗利金額前週比130％以上を達成分母: 対象商品の売上・粗利金額（前週比）
L1店舗小売規模非公表
総合アパレル小売E社（規模非公表）
その他・複合／フルカイテン（FULL KAITEN）
打ち出し対象商品の売上・粗利金額3倍（全社平均を上回る伸び、在庫週数も減少）分母: 打ち出し対象商品の売上・粗利金額
L1EC・通販規模非公表
ヘルスケア・化粧品通販A社（規模非公表）
問い合わせ対応・チャットボット／カラクリ（KARAKURI chatbot）
FAQとチャットボットで対応できる問い合わせの割合（無人対応比率）が単月で最大81%まで増加分母: 問い合わせ全体に占める無人対応比率
L1EC・通販1,000名以上
化粧品通販B社（従業員1,000名以上規模）
問い合わせ対応・チャットボット／カラクリ（KARAKURI chatbot / KARAKURI hello）
チャットボットの満足度が61％から78％へ向上（2025年7月時点では約83％まで伸長）分母: チャットボット利用者満足度
L1EC・通販規模非公表
アパレルEC運営C社（規模非公表）
レコメンド／シルバーエッグ・テクノロジー（アイジェント・レコメンダー）
AIでパーソナライズされた商品リンクは非パーソナライズと比べCTR約3倍・CVR（購入率）約1.3倍分母: パーソナライズなしの固定リンクとの比較
L1EC・通販規模非公表
総合通販D社（規模非公表）
問い合わせ対応・チャットボット／カラクリ（KARAKURI assist）
メール問い合わせ対応に要する時間が導入前と比較して約71％まで短縮（約29％削減）分母: 月間約2,000件のメール問い合わせ対応時間
L1EC・通販規模非公表
オフィス家具通販E社（規模非公表）
レコメンド／シルバーエッグ・テクノロジー（アイジェント・レコメンダー）
レコメンド経由時の1オーダーあたり平均購入点数は非経由比2倍、平均購入金額は1.7倍。カート投入時のCTRが5％アップ、CVRは30％アップ分母: レコメンドを経由しないオーダーとの比較
L1卸売・商社規模非公表
厨房機器・食器卸A社（従業員規模非公開）
経理・記帳・経費の自動化／LINE WORKS株式会社（LINE WORKS OCR）
受注入力担当者が入力するデータと紙に出力して確認するデータの量がほぼ半減したことで、受注処理に要する作業時間もほぼ半減分母: 1日2,000件超の注文のうち約6割を占めるFAX発注書の受注処理
L1卸売・商社300〜999名
青果卸B社（従業員300〜999名規模）
経理・記帳・経費の自動化／LINE WORKS株式会社（LINE WORKS OCR）
1伝票あたり3分かかっていた処理速度は1.33分に短縮され、作業時間としては約56%も削減（1時間あたり平均約20伝票だった処理数が36伝票となり、およそ80%も作業効率がアップ）分母: 月約4万件の注文のうち約2万件強をフォーマット化・自動処理
L1卸売・商社規模非公表
食品卸C社（従業員規模非公開）
経理・記帳・経費の自動化／株式会社インフォマート（発注書AI-OCR／BtoBプラットフォーム 受発注ライト）
処理時間は少なくとも3分の1に短縮分母: 月3,000〜4,000枚のFAX発注書処理（2025年9月時点、全国45事業所中31拠点で稼働）
L1卸売・商社規模非公表
鋼材卸D社（従業員規模非公開）
経理・記帳・経費の自動化／アライズイノベーション株式会社（AIRead／AIRead ETL Option）
営業一部で約15時間、営業二部で約18時間の作業時間削減効果が見込め、月あたり約33時間の業務効率化を実現（本稼働時点で注文書全体の3分の1が自動化対応）分母: 注文書入力業務（本稼働時点で全体の3分の1を自動化）
L1卸売・商社規模非公表
繊維卸E社（従業員規模非公開）
需要予測・在庫最適化／株式会社トライエッティング（UMWELT）
在庫の回転数が平均で1.5倍にまで向上可能（在庫保有量を理論上33%削減できることを示した）分母: 在庫回転率（導入前比）
L1医療（病院・クリニック）
急性期病院A（従業員250名以上規模）
書類・規程・文書作成／OPTiM（OPTiM AI ホスピタル）
退院時看護サマリー作成にかかる時間が54.2%削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1医療（病院・クリニック）
総合病院B（従業員250名以上規模）
書類・規程・文書作成／OPTiM（OPTiM AI ホスピタル）
看護サマリー作成において84%活用、関連業務コストを36%削減分母: 関連業務コスト
L1医療（病院・クリニック）
総合病院C（従業員250名以上規模）
書類・規程・文書作成／Ubie（ユビー生成AI）
退院サマリー作成を30分超から5分以内に短縮分母: 30分超→5分以内（概算値）
L1医療（病院・クリニック）
総合病院D（従業員250名以上規模）
書類・規程・文書作成／Ubie（ユビー生成AI）
文書作成時間を最大75%削減（議事録20分→5分、外来紹介状10分→3分など）※母数規模の記載なし（参考値）
L1医療（病院・クリニック）
総合病院E（従業員250名以上規模）
書類・規程・文書作成／Ubie（ユビー生成AI）
退院時看護サマリ作成時間を平均12分20秒（非使用群）から7分5秒（使用群）へ、42.5%短縮分母: 非使用群12分20秒→使用群7分5秒
L1介護・福祉
特別養護老人ホームA（従業員50〜99名規模）
書類・規程・文書作成／やさしい手（むすぼなAI）
ケアプラン作成が60分から2分へ短縮（96.7%削減）。会議議事録は30分→2分（93%）、事故報告書は90分→2分（97.8%）も報告分母: ケアプラン作成 60分→2分
L1介護・福祉10〜49名
介護事業所B（従業員10〜49名規模）
書類・規程・文書作成／ケアコネクトジャパン（CAREKARTE／ハナスト）
AI×音声入力の活用でスタッフ1人あたり1日40分の時間を削減（株式会社エクサウィザーズ実施のユーザー調査より算出）分母: スタッフ1人あたり1日
L1介護・福祉
特別養護老人ホームC（従業員50〜99名規模）
書類・規程・文書作成／CareViewer（AI・介護記録ソフト）
音声入力AI搭載システム導入後、記録にかかる時間が平均で約80%削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1介護・福祉
特別養護老人ホームD（従業員50〜99名規模）
その他・複合／コニカミノルタ（HitomeQ ケアサポート）
映像通知により空訪室（無駄な訪室）が1/5に減少。軽い出血や内出血も予想以上に減少し、事故報告書作成の負担も軽減分母: 空訪室 1/5に減少
L1介護・福祉1〜9名
居宅介護支援事業所E（従業員1〜9名規模）
書類・規程・文書作成／シーディーアイ（SOIN／AIケアプラン）
サービス担当者会議後の第4表の文字起こし機能などにより、会議後の書類作成にかかる時間を大幅に短縮（定量値の公表なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L1飲食10〜49名
ビュッフェレストランA（従業員10〜49名規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社ROX（来店客数予測AI「Hawk」）
32日中21日（66%）でAI-Hawk-の予測がベテランスタッフの予測より実績に近い予測値を示した分母: 32日間の予測精度比較（AI vs ベテランスタッフ）
L1飲食1,000名以上
牛丼・定食チェーンA（従業員1000名以上規模）
問い合わせ対応・チャットボット／株式会社ユーザーローカル（AIチャットボット）
電話問い合わせ数が41.5％減（2023年6〜8月、月8000件超からの削減）分母: 月8000件超の問い合わせ
L1飲食300〜999名
お好み焼き・鉄板焼チェーンA（従業員300〜999名規模）
問い合わせ対応・チャットボット／株式会社IVRy（対話型音声AI「アイブリー」）
電話対応の約8割を自動化し、営業時間外でも24時間の予約受付が可能になった分母: 電話対応業務
L1飲食10〜49名
食堂・定食店A（従業員10〜49名規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社EBILAB（来客予測AI）
廃棄ロスを72.8%削減。来客予測的中率は平均95.7%（ゑびや大食堂2019年年間平均）分母: 廃棄ロス
L1飲食10〜49名
焼肉店A（従業員10〜49名規模）
問い合わせ対応・チャットボット／株式会社IVRy（対話型音声AI「アイブリー」）
月31件の予約を有人対応なしで自動完了（2024年11月実績）分母: 1店舗の月間自動予約数
L1宿泊・観光1,000名以上
リゾートホテル運営企業A（従業員1000名以上規模）
書類・規程・文書作成／カラクリ株式会社（KARAKURI assist、OpenAI GPT-4活用）
普遍的な内容の返信文で3ブランドまで80%の正答率を達成し、2024年4月入社の新人が早期に戦力化した分母: 普遍的内容の返信文（3ブランド）
L1宿泊・観光
複合観光施設・観光ホテルA（従業員100〜299名規模）
需要予測・在庫最適化／ダイナミックプラス株式会社（レベニューマネジメントシステム『D＋』）
価格設定業務を約30%削減。売上は前年比約10%向上、ADR（平均客室単価）は5%向上分母: 価格設定業務
L1宿泊・観光
ホテル・旅館A（客室250室規模）
問い合わせ対応・チャットボット／株式会社アビリブ（多言語AIチャットボット「アビチャット」）
HP経由の問い合わせが55％削減（250室規模ホテルで70件→25件）、入電も500件→300件に削減分母: HP経由の問い合わせ
L1宿泊・観光規模非公表
温泉旅館B（従業員規模非公開）
問い合わせ対応・チャットボット／talkappi CHATBOT（ホテル・旅館向け多言語AIチャットボット）
お問い合わせ件数50％減少、電話対応時間を大幅短縮分母: 問い合わせ件数
L1宿泊・観光
温泉旅館C（従業員100〜299名規模）
問い合わせ対応・チャットボット／tripla株式会社（tripla Bot / tripla Book）
電話問い合わせが2割程度減り、フロントスタッフの労力削減につながった分母: 電話問い合わせ
L1運輸・物流規模非公表
石油・LPG配送業A社（従業員規模非公開）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
翌日の配送計画作成に各配送員が費やしていた時間を1人あたり約1時間からほぼ0に短縮。配送台数も4台計画から3台での配送が可能になった（約25%削減）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1運輸・物流規模非公表
生協宅配業B社（従業員規模非公開）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
配達コース数を22コースから19コースへ3コース（13.6%）削減、総配達時間を15.0%削減（22時間34分）、総走行距離を9.7%削減（54km）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1運輸・物流1,000名以上
食品製造・物流業C社（従業員1000名以上規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
豊田市エリアで配送コースを10コースから7コースへ削減（最終的に12コース削減）、都内で1コース削減（3ヶ月で実現）、群馬県エリアで3コース削減。分母: 豊田市エリア10コース
L1運輸・物流1,000名以上
郵便・宅配業D社（従業員1000名以上規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
新人とベテランの配達業務（ルート作成時間＋配達時間）の差が平均67分から平均17分に縮小。新人のルート作成時間も30〜60分から10〜15分に短縮した。分母: 新人とベテランの時間差 平均67分
L1運輸・物流1,000名以上
専門商社・物流業E社（従業員1000名以上規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
約1年稼働で物流センターの積載率が10%アップ、路線便の運賃が10%削減、自社便の配送個口数が月間で15%増加した。※母数規模の記載なし（参考値）
L1不動産規模非公表
不動産買取再販業A社（従業員規模非公開）
問い合わせ対応・チャットボット／Cocolive株式会社（KASIKA）
自動追客メール配信により月46件の再反響を獲得（1回の配信で最大16件）。メール開封率40%超、クリック率4%超を達成。※母数規模の記載なし（参考値）
L1不動産1〜9名
不動産仲介業B社（従業員1〜9名規模）
問い合わせ対応・チャットボット／株式会社Facilo（Facilo）
同時対応顧客数を10組から15組へ（約50%増）増やし、顧客対応に充てる時間を従来の1.5倍に増やせた。分母: 同時対応10組
L1不動産10〜49名
不動産仲介業C社（従業員10〜49名規模）
書類・規程・文書作成／株式会社Facilo（Facilo）
提案準備時間を1顧客あたり30分から5分に短縮（約6分の1）。個々の担当件数は1.5倍以上（月25件→35〜40件）に増加した。分母: 提案準備30分／顧客
L1不動産規模非公表
不動産仲介業D社（従業員規模非公開）
画像検査・写真整理／株式会社スペースリー（バーチャルホームステージング）
バーチャルホームステージング活用により媒介受託率が約2倍にUP（活用前は20〜40%の選択率が、活用後は3ヶ月間70%台をキープ）。分母: 活用前の媒介受託率（選択率20〜40%）
L1不動産規模非公表
注文住宅・不動産業E社（従業員規模非公開）
問い合わせ対応・チャットボット／Cocolive株式会社（KASIKA）
月15件の新規来場のうち約20%にあたる3件がインサイドセールスをきっかけとした来場になり、そのうち翌月2件の契約見込みが立った。分母: 月15件の新規来場
L1教育・学習支援1,000名以上
予備校・通信教育大手A（従業員1000名以上規模）
書類・規程・文書作成／日本マイクロソフト（Azure OpenAI Service / GPT-4）
人手では返却まで4日程度かかっていた英作文添削を、ピーク時でも平均20秒で即時添削※母数規模の記載なし（参考値）
L1教育・学習支援
通信教育大手B（規模非公表）
その他・複合／Google Cloud（Gemini / RAG）
自社の解法データベースをプロンプトに付与するRAGにより、高3模試レベルの正答率が81%から95%に向上分母: 高3模試レベルの数学問題の正答率
L1教育・学習支援
私立中高一貫校C（規模非公表）
書類・規程・文書作成／DNP 大日本印刷（Answer Box Creator）
多くの教員の採点時間が２分の１～３分の１ほど軽減分母: テスト採点・集計時間
L1教育・学習支援
予備校大手D（規模非公表）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／ソフトバンク（生成AIパッケージ）
生成AIに必要な情報を要望するだけで、コースの特徴や比較内容を確認でき、若手スタッフが短時間で適切な準備を行えるようになった（定量数値の記載なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L1教育・学習支援
通信教育大手E（規模非公表）
その他・複合／生成AI＋音声認識（出典に提供元の記載なし）
生成AIとの対話型学習「AI Speaking」を新たに公開し、日常生活シーンを題材にした英会話練習でスピーキングのアウトプット機会を提供（定量数値の記載なし）※母数規模の記載なし（参考値）
L1その他士業・専門サービス
就職・転職情報サービスA（規模非公表）
議事録・会議記録／日本マイクロソフト（Microsoft 365 Copilot）
合計5004時間の業務時間削減／金額に換算すると1305万円のコスト削減／アクティブユーザー率100%を達成※母数規模の記載なし（参考値）
L1その他士業・専門サービス
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）
L1その他士業・専門サービス10〜49名
広告代理店C（従業員10〜49名規模）
コピー・コンテンツ生成／JAPAN AI（JAPAN AI SALES & MARKETING）
新規提案にかかる時間が5営業日程度から最短2日に短縮分母: 新規提案のリードタイム
L1その他士業・専門サービス10〜49名
マーケティング支援・広告代理店D（従業員10〜49名規模）
コピー・コンテンツ生成／MANA（マーケGAI／株式会社ギブリー）
業務工数を約3分の1に削減／ペルソナ設定・カスタマージャーニー作成の作業時間を30分〜1時間から5〜10分に短縮分母: 企画・施策の業務工数
L1その他士業・専門サービス
採用・HRテックサービスE（規模非公表）
書類・規程・文書作成／Google Cloud（Gemini / 営業向けマルチエージェントAI「営業マスター」）
人力で30分～2時間以上かかっていた作業を5分未満に短縮分母: 営業準備（調査・分析・提案作成）の作業時間
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）
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）
L1金融・保険規模非公表
信用金庫A（従業員規模非公開）
その他・複合／日立システムズ／AI-OCR「DX Suite」
職員4人が約1時間かけていた帳票のデータ化作業を、職員2人で同じ作業時間内に完了できるようになった（データ化にかかる人員が半分に）※母数規模の記載なし（参考値）
L1金融・保険規模非公表
地方銀行A行（従業員規模非公開）
問い合わせ対応・チャットボット／PKSHA Technology／「PKSHA AI Helpdesk」
問い合わせ件数を3〜4割削減。Microsoft Teamsへの組み込みで現場定着を促進※母数規模の記載なし（参考値）
L1金融・保険規模非公表
労働金庫A（従業員規模非公開）
その他・複合／PKSHA Technology／「PKSHA Speech Insight」
応答率が80%から95%に向上。通話中からのリアルタイム文字起こしと終話後の即時要約によりACWが大幅に効率化※母数規模の記載なし（参考値）
L1金融・保険規模非公表
生命保険会社A（従業員規模非公開）
問い合わせ対応・チャットボット／PKSHA Technology／「PKSHA FAQ」
FAQアクセス数が月間29,896件から87,041件へ約3倍に増加。0件ヒット率は32.0%から21.3%に改善。コンテンツ200件以上追加、改善施策40件実施※母数規模の記載なし（参考値）
L1金融・保険規模非公表
ネット銀行B（新規開業・従業員規模非公開）
問い合わせ対応・チャットボット／PKSHA Technology／「PKSHA FAQ」「PKSHA ChatAgent」
サービス開始と同時にチャットボットを最初の窓口として配置。ハルシネーションリスクを制御し、金融サービスに求められる正確な情報提供を実現※母数規模の記載なし（参考値）
L1美容・生活サービス300〜999名
フィットネス・複合エンタメ施設運営A社
問い合わせ対応・チャットボット／リコー「RICOH Chatbot Service」
2020年10月度の1カ月間で約34,000件の問い合わせにチャットボットが自動対応。人員を増やさずに問い合わせ増へ対応し、電話・メールの問い合わせ件数を前年同等に抑制。24時間対応を実現。※母数規模の記載なし（参考値）
L1美容・生活サービス規模非公表
エステサロン運営B社（2店舗）
問い合わせ対応・チャットボット／IVRy（アイブリー）AI電話
電話応答の負担が軽減し、AIが用件を要約通知することで必要な電話のみ折り返す運用に。会社用と個人用の2回線を1回線へ集約。（削減率などの数値は非公表）※母数規模の記載なし（参考値）
L1美容・生活サービス規模非公表
メンズ専門ヘアサロンC社
問い合わせ対応・チャットボット／IVRy（アイブリー）AI電話
スタイリストが施術を中断して電話に出る必要がなくなり施術に集中できるように。長い時は1本10分以上かかっていた電話対応を削減。新規予約件数は電話対応時と大きく変わらず維持。※母数規模の記載なし（参考値）
L1美容・生活サービス規模非公表
クリーニング店運営D社（宅配・集配含む）
問い合わせ対応・チャットボット／IVRy（アイブリー）AI電話
店舗スタッフの電話応答件数が大幅に削減。接客に集中でき、事務スタッフは顧客への能動的なコミュニケーション業務に注力できるようになった。（削減率は非公表）※母数規模の記載なし（参考値）
L1美容・生活サービス1〜9名
脱毛・美容サロンE社（ワンオペ運営）
問い合わせ対応・チャットボット／IVRy（アイブリー）AI電話
営業電話の約9割をブロックし、必要な顧客対応のみに集中できるようになった。分母: 営業電話件数
L1農林水産1〜9名
施設園芸A農園（キュウリ栽培・家族経営／規模非公開）
その他・複合／株式会社ルートレック・ネットワークス「ゼロアグリ」
導入前後で収量が3〜40%上昇（本人は複合的要因によるものと分析）。追肥の液肥濃度調整が容易になり省力化。※母数規模の記載なし（参考値）
L1農林水産10〜49名
畜産B牧場（酪農・観光牧場／搾乳牛100頭未満・スタッフ10名）
その他・複合／株式会社ファームノート「Farmnote Color / Farmnote Cloud」
管理者の確認作業を1日10〜20分、年間30〜60時間削減。種付け頻度がこれまでにないペースで上昇。※母数規模の記載なし（参考値）
L1農林水産規模非公表
漁業C養殖業者（シマアジ海面養殖／規模非公開）
その他・複合／ウミトロン株式会社「UMITRON CELL」
生簀への訪問頻度を毎日から週4〜5日に削減。人件費・燃料費・餌代を削減(具体的数値は非公開)。※母数規模の記載なし（参考値）
L1農林水産規模非公表
林業D森林管理機関（国有林の森林調査／規模非公開）
画像検査・写真整理／DeepForest Technologies株式会社「DF Scanner」
地上のプロット調査に加え、ドローン画像とAI解析で詳細な樹種分布など全域的な把握が可能になった(数値非公開)。※母数規模の記載なし（参考値）
L1農林水産規模非公表
農業E生育調査機関（水稲の生育量計測／規模非公開）
画像検査・写真整理／株式会社スカイマティクス「いろは」
手作業による茎数計測をドローン画像のAI解析(植被率)で代替・効率化。全国拠点間の情報共有も向上(数値非公開)。※母数規模の記載なし（参考値）
L1エネルギー・インフラ1,000名以上
送配電事業A社
画像検査・写真整理／TDSE株式会社（テクノスデータサイエンス・エンジニアリング／Microsoft Azure）
点検作業時間を初期段階で50%削減、3年後に80%削減を目指す（掲載ページ上の目標値）※母数規模の記載なし（参考値）
L1エネルギー・インフラ1,000名以上
電力事業B社
需要予測・在庫最適化／株式会社グリッド（GRID／ReNom Power）
週間計画策定時間を1/2以下に短縮。あわせて年間10億円を超える収益効果を公表。※母数規模の記載なし（参考値）
L1エネルギー・インフラ1,000名以上
都市ガス事業C社
問い合わせ対応・チャットボット／株式会社トゥモロー・ネット（CAT.AI CX-Bot／現CAT.AI voice Assist）
2024年3月の繁忙期にAI対応完了率最大96%を達成。新規開栓の無人完結率35%以上。※母数規模の記載なし（参考値）
L1エネルギー・インフラ1,000名以上
上下水道事業D
文書検索・リサーチ・ナレッジ／クラスメソッド株式会社
経理・労務・給与に関する419件の質問でRAGの実用性を検証し、問い合わせ対応の自動化・バックオフィス業務効率化の可能性を確認。経理・給与関連の質問ではまだ課題が見え、精度面の課題も多く見つかった（掲載ページ上に定量的な削減率の記載なし）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1エネルギー・インフラ1,000名以上
送配電事業E社
画像検査・写真整理／株式会社センシンロボティクス（SENSYN Flight Edge）
電線の素線切れ・溶損やがいしの破損・欠けなど明らかな損傷をリアルタイムに検出する技術を確立（掲載ページ上に定量的な削減率の記載なし）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1旅客運送1,000名以上
地下鉄事業者A社
問い合わせ対応・チャットボット／Allganize Japan株式会社
生成AI活用によりチャットボットの好評価割合が従来比で約2倍に向上。回答支援アプリにより経験値を問わず素早く適切な情報へ到達できるようになった。※母数規模の記載なし（参考値）
L1旅客運送1,000名以上
大手私鉄B社
文書検索・リサーチ・ナレッジ／株式会社Exa Enterprise AI
RAG機能を持つexaBase 生成AIとAIソフトウェア開発環境exaBase Studioの活用で業務活用の促進を図る(具体的数値は非公表)。※母数規模の記載なし（参考値）
L1旅客運送1,000名以上
タクシー事業者C社
安全書類・施工管理／GOドライブ株式会社
日暮里営業所で導入前と比較してリスク運転が75％削減、事故件数は64％削減。動画の閲覧率は76％。※母数規模の記載なし（参考値）
L1旅客運送規模非公表
地域路線バス・オンデマンド交通D
その他・複合／ネクスト・モビリティ株式会社
実証運行で利用人数が目標を大きく上回り、アンケート回答者の約8割が満足、96％が本格運行を希望。実証を経て2022年4月より本格運行に移行。※母数規模の記載なし（参考値）
L1旅客運送1,000名以上
LCC航空会社E社
問い合わせ対応・チャットボット／SCSKサービスウェア株式会社
約1カ月間の試験運用で、全7言語からの計約100,000件の問い合わせのうち87％を自動応答で回答。コンタクトセンターのオペレーター労働時間短縮など業務効率が向上。※母数規模の記載なし（参考値）
L1メディア・広告1,000名以上
新聞社A社
議事録・会議記録／日本マイクロソフト（Microsoft 365 Copilot / Azure OpenAI Service）
平均で週2時間程度、最大で週20時間の業務削減を実現※母数規模の記載なし（参考値）
L1メディア・広告規模非公表
印刷会社B社
コピー・コンテンツ生成／ユーザーローカル（ユーザーローカルChatAI）
文章作成・校正の時間や手間が従来と比べて半減（担当者の実感）※母数規模の記載なし（参考値）
L1メディア・広告規模非公表
出版社C社
その他・複合／Remedies（wordrabbit）
校正精度のさらなる向上（生産性向上）※母数規模の記載なし（参考値）
L1メディア・広告1,000名以上
放送局D社
文書検索・リサーチ・ナレッジ／Google Cloud（Vertex AI Search / Vertex AI Studio / Gemini）
チャット機能リリースから約半年後（2024年5月時点）でUB数約2,000、社員約1,400名に対し高い利用率※母数規模の記載なし（参考値）
L1メディア・広告規模非公表
広告代理店E社
書類・規程・文書作成／MANA（マーケGAI）
マーケティング戦略立案からプロモーション施策実行までの業務工数を約3分の1に削減（ペルソナ設定・カスタマージャーニー作成は30分〜1時間→5〜10分）※母数規模の記載なし（参考値）
L1娯楽・レジャー・旅行1,000名以上
旅行代理店A社
問い合わせ対応・チャットボット／PKSHA Technology（PKSHA ChatAgent）
メールでの問い合わせが約20%減少。チャットボットの自己解決率は導入当初から75%超。※母数規模の記載なし（参考値）
L1娯楽・レジャー・旅行1,000名以上
旅行代理店B社
書類・規程・文書作成／プレイド（KARTE / KARTE Craft / KARTE Datahub）
接客・ヒアリング時間の短縮と、経験の浅いコンサルタントの成約率向上（具体的な数値は非開示）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1娯楽・レジャー・旅行300〜999名
テーマパークC
需要予測・在庫最適化／シンプレクス（Simplex）
機械学習で予測を形式知化・機械化し、業務効率の向上と、人手より精緻な動員予測の両立を実現（具体的な数値は非開示）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1娯楽・レジャー・旅行規模非公表
大型複合レジャー施設D
問い合わせ対応・チャットボット／talkappi（talkappi CHATBOT）
問い合わせ対応の自動化・お客様対応の一元管理・蓄積データ分析による来館者属性に合わせた提案を実現（具体的な数値は非開示）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1娯楽・レジャー・旅行規模非公表
観光情報サイト運営組織E
レコメンド／AVA Intelligence（AVA Travel）
公式観光情報サイト上で、ユーザーの好みに合わせたパーソナル旅行プランを生成AIで瞬時に生成できるようにした（定量数値の記載なし）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1警備・ビルメンテナンス規模非公表
施設警備A社（大型商業施設）
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）
L1警備・ビルメンテナンス規模非公表
ビルマネジメントB社（大型複合施設）
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警備・ビルメンテナンス規模非公表
警備C社（ファシリティマネジメント系）
画像検査・写真整理／アジラ（AI Security asilla）
事象への反応速度を『通報ベース』から大幅に短縮※母数規模の記載なし（参考値）
L1警備・ビルメンテナンス規模非公表
ビルマネジメントD社（商業施設）
安全書類・施工管理／アジラ（asilla BIZ）
混雑によるトラブルゼロを達成（定性）※母数規模の記載なし（参考値）
L1警備・ビルメンテナンス1,000名以上
ビルメンテナンスE社（建物設備管理・清掃・警備）
その他・複合／カミナシ（カミナシ 従業員）
周知事項に対する問い合わせが従来の1/4に削減（約75%減）※母数規模の記載なし（参考値）
L1廃棄物処理・環境規模非公表
資源ごみ選別・リサイクルA社
画像検査・写真整理／PFU（リコーグループ）
ビン選別工程の自動化を実現し施設の大幅な省人化を実現（実証時の認識精度99.8%）※母数規模の記載なし（参考値）
L1廃棄物処理・環境50〜299名
最終処分場運営B社
需要予測・在庫最適化／NTTコミュニケーションズ（Node-AI）
年間約504時間の労務時間と100万円以上の人件費の削減効果を試算（pH予測は±0.2の誤差範囲）※母数規模の記載なし（参考値）
L1廃棄物処理・環境規模非公表
産業廃棄物中間処理C社
画像検査・写真整理／ウエノテックス（AIはRita Technologyが開発）
コンクリート・プラスチック・ダンボール・石膏ボード等の多種材質を自動選別、約1個/秒の選別速度で24時間連続稼働※母数規模の記載なし（参考値）
L1廃棄物処理・環境規模非公表
一般廃棄物焼却施設D（清掃工場）
その他・複合／JFEエンジニアリング（BRA-ING）
延べ92日間の完全自動運転（うち59日間は連続完全自動運転）を達成し、従来より安定した燃焼状態を確認※母数規模の記載なし（参考値）
L1廃棄物処理・環境規模非公表
ごみ焼却発電施設E（清掃センター）
その他・複合／カナデビア（旧・日立造船）
撹拌度の可視化とAI自動運転でごみ質を均一化し、燃焼の安定性向上・自動化率の向上を実現※母数規模の記載なし（参考値）
L1物品賃貸・リース50〜299名
足場・仮設レンタルA社
需要予測・在庫最適化／株式会社トライエッティング（UMWELT）
テスト運用約9か月で機材稼働率が上昇し、失注を必要最低限に抑制。1〜2年先の需要予測を数分で算出できるようになった。※母数規模の記載なし（参考値）
L1物品賃貸・リース1,000名以上
総合リースB社
問い合わせ対応・チャットボット／リコー（RICOH Chatbot Service）
トレーナー1人あたりの指導時間が月3時間削減、後処理時間が1名あたり月5時間削減。※母数規模の記載なし（参考値）
L1物品賃貸・リース1,000名以上
建設機械レンタル大手C社
その他・複合／日本IBM
数千社の取引先から届く複数形式の見積書をAIが約5分ごとに自動で読み込み、判断を伴う業務も含め発注登録までを一貫処理。年間約23万件の間接材調達を対象に転記・確認負荷の軽減と業務品質の安定化を見込む（2026年9月の適用開始を目標）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1物品賃貸・リース50〜299名
福祉用具レンタルD社
その他・複合／アライズイノベーション株式会社（AIRead）
提供票1枚あたり1分程度かかっていた作業時間の75%を削減し、年間約900時間の削減効果。読み取り正解率は導入当初の8割からチューニングで9割以上に向上。※母数規模の記載なし（参考値）
L1物品賃貸・リース300〜999名
建機・福祉レンタルE社
需要予測・在庫最適化／株式会社トライエッティング（UMWELT）
社内ニーズの高い部署で一定の結果が出て、実運用で活用できる予測値であると判断。発注工数の削減とさらなる精度向上を見込む。※母数規模の記載なし（参考値）
L1公共・自治体・団体1,000名以上
地方自治体A（中核市）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／株式会社エクサウィザーズ（exaBase 生成AI for 自治体）
挨拶文案の作成時間を数十分から数分に短縮。導入後4か月で利用者数がほぼ倍増（最初にアカウントを配布したDX推進リーダー330名から650人に）※母数規模の記載なし（参考値）
L1公共・自治体・団体300〜999名
地方自治体B（市）
問い合わせ対応・チャットボット／株式会社ユーザーローカル（サポートチャットボット）
土日祝日や9時から5時30分までの業務時間以外も含めて、24時間365日休みなく質問を受け付けられるようになった※母数規模の記載なし（参考値）
L1公共・自治体・団体規模非公表
地方自治体C（市役所）
議事録・会議記録／株式会社アドバンスト・メディア（VoXT One / ScribeAssist）
議事録作成時間が半減（約6時間→2〜3時間）し、記録の正確性も向上※母数規模の記載なし（参考値）
L1公共・自治体・団体規模非公表
観光振興団体D（外郭団体）
問い合わせ対応・チャットボット／Kotozna株式会社（Kotozna laMondo）
観光案内所やコールセンターでの多言語問い合わせの利便性向上と、観光情報の管理業務の省力化を両立※母数規模の記載なし（参考値）
L1公共・自治体・団体1,000名以上
地方自治体E（都道府県）
文書検索・リサーチ・ナレッジ／株式会社エクサウィザーズ（exaBase 生成AI for 自治体）
月間延べ21,630分（約360時間）の業務時間を削減できた※母数規模の記載なし（参考値）