JR東海は、2023年10月から社内で生成AIを導入し、ICTを活用した業務効率化と収益向上を目指している。情報システム部は利用ガイドラインの策定と、チャット形式による生成AIの運用を開始し、最適な指示を支えるプロンプトエンジニアリングの普及に努める。また、2024年6月からは回答精度向上のためにローカルRAGを活用し、顧客相談室においてスタッフの対応支援を実現。2025年1月には、初の社内コンペを開催し、新規施策の創出とアイデア集約を行う。さらに、タスク入力で自動的に最適なアプリを実行するAIエージェントの開発も計画され、若手社員を中心とした生成AI活用検討会が始動するなど、多角的な取り組みによって経営体力の再強化を図る。
AIJR東海、生成AIで業務改革と新施策共創 日本
- この記事を参考にした事業アイデア
このニュースからのヒント
- 社内生成AIで即戦力効率化
- 煩雑な業務プロセスが従業員の負担となっている現状に対し、生成AIとローカルRAGを導入することで、タスクの自動回答や異常時対応を迅速化できる。これにより、業務コストの削減と生産性の向上が期待できる。
- 【課題】手作業中心の業務により、処理時間とコストが増大
【解決】生成AIとローカルRAGで自動回答・対応システムを構築
【結果】業務効率が大幅に向上し、コスト削減と迅速な対応を実現 - 社内コンペで新施策共創推進
- 社内コンペを活用して多様な部門から生成AIの活用アイデアを募ることで、既存プロセスの改善のみならず、全社的なイノベーションを促進する。これにより、従来の枠にとらわれない新規施策開発が可能となる。
- 【課題】従来の業務プロセスでは革新が進まず、新たな価値創出が停滞
【解決】社内コンペで多角的な生成AI活用アイデアを集約
【結果】新規施策の実現と業務効率化により、全社的な成長が促進される - AIエージェントでタスク自動化実現
- 従来、各部門で個々に対応していたタスクを、AIエージェントが自動で最適なアプリを選択・実行する仕組みを導入する。これにより、手作業によるミスや遅延が解消され、従業員の負担が軽減される。
- 【課題】手動でのタスク実行により、作業ミスと遅延が頻発
【解決】AIエージェントを導入し、タスクの自動選択・実行体制を構築
【結果】迅速な業務遂行と作業効率の向上により、全体の生産性が改善される
考えられる事業アイデア
- 中小企業向け社内データ活用型AI業務改善サポート事業
- 中小企業が保有する膨大な社内データ（過去の業務記録、顧客対応履歴、ノウハウ文書など）を専用ツールで整理・分析し、その企業専用のAI業務支援システムを短期間で構築・導入するサービス。既存の汎用AIではなく、企業固有の情報を活用した独自のAIアシスタントを提供することで、業務効率を劇的に向上させる。
- なぜ？中小企業は大企業と違い、IT人材や予算の不足からデジタル化が遅れている。一方で顧客対応や社内業務に関する膨大なデータを持っているものの、それらを活用できていない現状がある。生成AIへの関心は高いが、汎用AIでは自社の特殊な業務には対応できないという課題があり、企業専用に最適化されたAIサービスへのニーズが高まっている。
- どうする？まず対象企業の業務データ（メール、マニュアル、FAQ、議事録など）を収集し、独自開発のデータ前処理ツールで整理する。次に、そのデータを基に企業専用のAI支援システムを構築。最初は1〜2の業務領域に限定し、成功事例を作り、順次他の業務にも拡大していく。月額制のサブスクリプションモデルと初期設定費用で収益化し、最初は営業職や接客業など定型業務の多い業種にターゲットを絞り、実績を積み上げていく。既存のクラウドサービスやオープンソースツールを活用することで、初期投資を抑えつつ、迅速にサービス提供を開始する。
- ネーミングデータプロAI - 企業固有のデータがプロフェッショナルなAIに変わることを表現。
業務匠アシスト - 企業の業務ノウハウが「匠」のように専門的な支援を提供するイメージ。
アイカスタム助手 - AIが企業それぞれにカスタマイズされ、助手のように支援する概念を表現。 - シナリオ① 初期パッケージ設計
└ 業種別の標準テンプレートと前処理ツールの開発、価格体系確立
② パイロット企業の獲得
└ 特定業種から5社程度のテスト導入先を確保し、実証実験を実施
③ 導入支援体制の構築
└ データ収集・整理方法の確立とマニュアル化、サポート体制の整備
④ 成功事例の創出と横展開
└ 初期導入先での効果測定、改善点の洗い出し、事例としての発信
⑤ サービス拡大と継続的改良
└ 対象業種の拡大、機能追加、専門チームの育成による質の向上 - 飲食店向け食材ロス削減AI在庫管理支援サービス事業
- 飲食店の売上データと気象情報、イベント情報などの外部データを連携させて、AIが最適な仕入れ量を予測するサービス。店舗側は専用のタブレットやスマホアプリで簡単に在庫登録や発注管理ができ、食材ロスを大幅に削減しながら、仕入れコストの適正化を実現する。小規模店舗でも導入しやすい月額制で提供する。
- なぜ？飲食業界では食材の廃棄ロスが大きな経営課題となっており、年間の食品ロスは約600万トン、金額にして約2兆円と言われている。特に中小飲食店は経験と勘に頼った仕入れをしているケースが多く、過剰在庫や機会損失が生じやすい。一方で、SDGsへの関心の高まりから食品ロス削減に取り組む飲食店が増加しているが、小規模店舗向けの使いやすいシステムが少ないという市場ニーズがある。
- どうする？既存のPOSレジシステムやスプレッドシートとの連携が可能な軽量アプリを開発。過去の売上データ、季節要因、天候、近隣イベントなどの情報を組み合わせたAIアルゴリズムで最適発注量を予測する。まずは特定のエリアの飲食店10〜20店舗で実証実験を行い、効果検証と改善を繰り返す。成功事例を作った後、飲食店が集中するエリアを中心に展開し、飲食店向けのメディアやSNSでの情報発信、各種飲食店団体との提携で認知拡大を図る。月額利用料と食材ロス削減率に応じたインセンティブフィーで収益化し、将来的には食材卸との連携による発注代行サービスも視野に入れる。
- ネーミング食材あんしん番 - 食材管理を見守り、安心を提供する存在であることを表現。
ザイコスマート - 在庫管理がスマートになることを直感的に伝える名称。
めざせゼロロス - 食品ロスゼロを目指すという目標とサービスの本質を表現。 - シナリオ① 予測アルゴリズム開発
└ 売上データ分析と外部要因を組み合わせた予測モデルの構築
② テスト店舗での実証実験
└ 異なる業態の飲食店10店舗での試験導入と効果測定
③ ユーザーインターフェース改善
└ 現場スタッフが直感的に使えるUIの開発と業務フローの最適化
④ 地域別展開計画の実行
└ 飲食店密集エリアを中心とした営業戦略の展開と導入支援体制の構築
⑤ 関連サービス拡充
└ 食材卸との連携による発注自動化や共同購入による割引サービスの開発 - 個人事業主向け契約書を定額で自動生成するサービス
- 法律専門家を毎回呼ぶ余裕がない個人事業主向けに、業種や取引内容に応じた契約書を定額で自動生成し、必要に応じて専門家監修をワンプライスでつけられるサブスクリプション型サービスです。テンプレートとRAGを組み合わせ、一度の入力でPDF完成までを数分で実現し、月額定額制で利用回数を気にせず使えます。
- なぜ？小規模な個人事業主は契約書作成にコストと手間がかかり、取引のチャンスを逃しがち。既存のスポット契約書サービスは１回ごとに高額となり、継続利用しにくいという課題があります。月額定額制により利用のハードルを下げ、継続的に法律リスクを抑えられるモデルは特定層の支持を得やすい状況です。
- どうする？業種別の基本テンプレートを50種類用意し、ウェブ上で簡単な設問に答えるとRAGで過去契約実績から最適な条文候補を抽出。自動組み合わせでPDFを生成し、即時ダウンロードを可能にします。専門家監修オプションはチケット制で、法的なチェックを受けたい場合のみ消費。顧客管理や決済は既存の決済代行サービスを利用し、開発コストを抑えます。
- ネーミング契約らくらく便 - 気軽に・素早く契約書を届けるイメージを表現。
マイ契約工房 - 自分専用の工房で契約書を「つくる」楽しさを込める。
定額契約屋 - 定額で何度でも使える安心感をストレートに示す。 - シナリオ① テンプレート整備とRAG学習データ準備
└ 法務専門家協力のもと50種の基本契約書テンプレートを作成
② システム構築と決済連携
└ ウェブフォームとPDF生成エンジン、定額課金機能を実装
③ ベータテスター募集と改善
└ 個人事業主50社に無償提供し、UI・条文精度をフィードバック
④ 正式ローンチとマーケティング
└ ブログ記事、SNS広告、士業ネットワーク経由で集客強化
⑤ 継続改善とプラン拡充
└ 利用データを解析し、新規テンプレート追加や価格調整を実施
