CASE STUDY_AI CONSULTING効率化事例

業種:IT・通信

職種:経理

コンサル&RPA導入&VBA

【状況】
様々な顧客先に訪問する全支社の営業社員の交通費精算を1拠点管理しているが、「適正なルートか否か」=「適切なコストか否か」の判断に非常に時間がかかる状況で、経理部門スタッフの負担が大きくなっていた。お客様の要望は当初「AIでルート判定出来ないか」という相談であった。
●1拠点管理であるため、土地勘がない地域の精査と適正判定に時間がかかり、慢性的な残業発生。
●一部の社員が適切な申請を行わない事が、社内でも問題視されていた。
●しかし勿論、やむを得ない理由で非効率な(運賃が高い)ルートを使用せざるを得ないケースもある。
●お客様は「AIを使って何とか判定できるのでは」と考え始めた。

業種:レジャー

職種:広報

VBAマクロツール

【状況】
保有する数千の顧客リストに対し、定期的にキャンペーン情報をメール配信するが、顧客のグレードに応じて微妙に内容を変更させる必要があるため全く同じ内容の一括送信ではなく、一部文面変更が必要となるため送信ミスリスクが高い。とは言え、頻度が多いわけでもなく時期的な波もあるため、コストをかけたツールの導入は出来ない。
●頻度が高くないとはいえ数量は多く、送付のタイミングではかなりの時間がかかる。
●過去に、送付ミス(文面間違い)を起こしてしまった。
●繁忙期には連日だが閑散期は頻度が少なく、波が激しいためコストをかけたツール導入はできない。

業種:メーカー(電気・機械)

職種:エンジニア

Webシステム(AIナレッジマネジメント)

【状況】
機器の不具合原因やそれに対する復旧対応などに対し、ベテランエンジニア個々人がマニュアル化や知識を保有しておりノウハウが俗人化していたため、下記の課題を抱えていた。
●新人への教育が人対人であった為、ベテランそれぞれのノウハウしか継承されず、
 対応工数・品質・対応内容にばらつき。
●ベテランエンジニア個人が独自にマニュアルやノウハウを保有し、企業のナレッジとして蓄積されない。
●機器監視は夜間対応に新人が配属されることがあるが、知識不足で不具合復旧に時間を要する。
●習熟に時間がかかる上に夜間勤務のプレッシャーから新人が定着しない。(辞めてしまう。)

業種:小売業

職種:接客

AI × Pepper

【状況】
膨大な商品数を抱える小売店で新商品の入荷も多く、店舗スタッフは終日接客(売り場案内)に追われ本来の業務が出来ない事に加え、お客様をお待たせしてしまう事も多く、悪循環に陥っていた。
●店舗スタッフがほぼ接客(売り場案内)に追われ、日中他の業務が出来ず慢性的に残業発生。
●案内用のアルバイトを雇っても商品を覚えるのにかなり時間がかかる事に加え、
 雨天時や閑散時間帯にやる事が無く、無駄なコストが発生。
●お客様をお待たせしてしまうケースも増え、顧客満足度の低下。

業種:IT・通信

総務

AIチャットボット

【状況】
数百名の社員を抱える企業で総務対応を本社で集約していたが、申請・手当・休暇など「同じような質問」が色々な社員から繰り返し行われ、本来の業務対応に支障をきたしていた。
●社員から繰り返される「同じ質問」の対応に追われ、総務部門の本来の業務に支障。
●総務部門の残業増加と、担当者の疲弊。
●社員側は、タイムリーに確認や返答が届かない事、定時後は確認できない事に不満。
●いつまでたっても規程やルールへの理解が深まらない。(覚えてくれない)