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
INDUSTRY HUB
総務部門で生成AIが実際にどう使われているかを、出典を確認できる導入事例9件で整理しました。内訳は社内問い合わせ対応・ヘルプデスクの自動化が6件、経営会議の議事録作成が1件、契約審査の一次チェックが1件、総務を含む全社導入が1件です。中小企業から従業員1,000名超の企業まで、総務の業務量と体制に近い事例から確認できます。
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。
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
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)
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
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
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)
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)
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)
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)
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)
総務部門に近い事例を、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)。
Q. 総務部門では、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総務部門の生成AI導入事例9件では、問い合わせ対応・チャットボット・契約書レビュー・契約管理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. 総務部門の生成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. 総務部門で生成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. 掲載されている総務部門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。
総務へのAI導入といっても、導入事例として公表されている業務は限られています。ここでは、推測による一般的な用途ではなく、当サイトが出典を確認して収録した総務関連の事例9件を、実際の業務内容ごとに分類しました。件数はすべて実数です。
社内問い合わせ対応・ヘルプデスク(6件)
就業規則や各種手続き、申請書の置き場所など、総務・人事・情報システムに集中する繰り返し質問をチャットボットが一次回答する用途です。収録事例のなかで最も件数が多い使われ方です。
契約書レビュー・契約審査の一次チェック(1件)
法務専任者を置かず、経理・総務が契約審査を兼務している企業の事例です。中小企業の総務が抱えやすい兼務の課題に対応しています。
総務を含む全社横断の社内AIアシスタント(1件)
特定業務ではなく、文書作成・問い合わせ・業務自動化までを含めて全社に展開し、経理・人事・総務などバックオフィス部門も対象にした事例です。
一方で、備品・消耗品の管理、施設・オフィスの管理、押印・契約書の保管といった総務業務については、出典を確認できる導入事例を現在収録しておりません。 収録した際には、このページに追加します。社内規程・稟議など文書作成そのものの事例は、総務と明記された事例が上記9件のなかにはありませんが、書類・規程・文書作成AIの導入事例と社内ナレッジ検索(RAG)の導入事例で業種横断の実例を確認できます。
収録事例で公表されている導入の経緯をたどると、総務の生成AI導入は次の順序で進んでいます。費用や期間は企業ごとに大きく異なるため、本ページでは金額・期間の目安は記載していません(各ベンダーの公式サイトにてご確認ください)。
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。
本ページに収録した事例は、すべて出典(ベンダー公式の導入事例ページ・企業の公表資料など)を当サイトが確認したものです。掲載している成果の数値は出典元の公表値で、当サイトによる推計や架空の内容は含みません。
| 事例 | 用途 | 提供 | 出典 | 最終確認日 |
|---|---|---|---|---|
| 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) | 出典 ↗ | 2026-10-28 |
| 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) | 出典 ↗ | 2026-10-31 |
| 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) | 出典 ↗ | 2026-10-31 |
| 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) | 出典 ↗ | 2026-10-20 |
| 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) | 出典 ↗ | 2026-10-31 |
| 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 | 出典 ↗ | 2026-07-08 |
| 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 | 出典 ↗ | 2026-10-11 |
| 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) | 出典 ↗ | 2026-07-08 |
| 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) | 出典 ↗ | 2026-10-23 |
※掲載基準・エビデンスレベルの定義は掲載・検証基準をご覧ください。