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
金融・クレジット/書類・規程・文書作成/導入ツール: オンプレミス版AI-OCR「AI inside Cube」
厳格なセキュリティ基準を満たす必要があり、100名超のメンバーが月10万件以上の書類登録処理を手作業で行っていた。
オンプレミス版AI-OCR「AI inside Cube」 を導入。 用途は「サービスサポートセンターにおける住所変更・解約等申請書類の登録事務処理」(出典元の記載による)。
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。当サイトの基準により、この数値は見出し・集計には使用していません。
出典(原文): https://inside.ai/dx-suite/casestudy/finance/uservoice43
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
ベンダー(提供企業)が公表した導入事例。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://inside.ai/dx-suite/casestudy/finance/uservoice43
最終確認日: 2026-07-11。掲載内容に誤りがある場合はお問い合わせからご指摘ください。
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
契約書レビュー・契約管理/LegalOn Technologies(LegalForce)
契約審査にかかる時間が半減(年20〜30件の契約審査)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)
契約審査業務(法務業務全体の20%相当)の負荷を40%削減分母: 年約3,000件の契約相談・法務担当約20名
契約書レビュー・契約管理/Hubble
手続き的作業の時間を約62%削減、契約1件あたりの平均ワークフロー時間を44分から17分に短縮(年間数千件の契約書業務)分母: 年間数千件の契約書業務