Use Cases
活用事例・ユースケース
Quadriveが支援してきたプロジェクトの一部を、課題・進め方・成果の観点でご紹介します。
案件の特性上、社名や詳細を伏せた形での掲載となります。
問い合わせ対応の分類・振り分けを自動化
課題
日々届く問い合わせメールを担当者が手動で分類・転送しており、対応漏れや遅延が発生していた。分類ルールも属人化していた。
進め方
まず1週間分の問い合わせデータを分析し、分類パターンを整理。LLMを使った分類プロトタイプを2週間で構築し、精度を検証しながら本運用へ移行した。
成果
分類作業の工数を大幅に削減。対応漏れがなくなり、初動スピードが改善した。分類ルールも可視化され、属人化が解消された。
ヘルスケア領域の新規サービスをMVPで検証
課題
ヘルスケア領域で新規サービスを立ち上げたいが、ユーザーニーズが不確実で、大きく投資する前にコンセプトを検証したかった。
進め方
事業仮説と想定ユーザーを整理した上で、コア機能に絞ったMVPを短期間で開発。実際のユーザーに試用してもらい、フィードバックをもとに方向性を修正した。
成果
少ない投資でコンセプトの有効性を確認でき、本開発の意思決定に根拠が生まれた。不要な機能を早い段階で切り捨てられた。
社内ナレッジの検索・活用をAIで改善
課題
社内ドキュメントやマニュアルが散在しており、必要な情報にたどり着くのに時間がかかっていた。新人の立ち上がりにも影響していた。
進め方
既存ドキュメントを整理・構造化した上で、RAG（検索拡張生成）を活用したナレッジ検索ツールのプロトタイプを構築。現場で試用しながら精度を改善した。
成果
情報検索にかかる時間が短縮され、現場からの問い合わせも減少。新人のオンボーディング期間も改善した。
定型レポート作成の自動化で月次業務を効率化
課題
毎月の業務レポートを複数のデータソースから手作業で作成しており、担当者の負荷が高く、ミスも発生していた。
進め方
現行の作業フローを整理し、データ取得・整形・レポート生成を自動化するツールを開発。段階的に対象レポートを拡大した。
成果
レポート作成にかかる工数を大幅に削減。ミスがなくなり、担当者が分析や改善提案に時間を使えるようになった。
「AIを使いたいが何から始めるべきか」を整理し、小さなPoCで検証
課題
経営層からAI活用の指示が出たが、現場では何にAIを適用すべきか見当がつかず、ベンダー選定も進まない状態だった。
進め方
まず業務フロー全体をヒアリングし、AIが効きそうなポイントを洗い出し。最もインパクトの大きい1領域に絞り、2週間でPoCを構築して効果を検証した。
成果
漠然とした「AI導入」が具体的な適用計画に変わり、経営層への報告材料も揃った。PoCの結果をもとに次のステップの投資判断ができた。
事業サイドと開発チームの認識のズレを整理し、優先順位を再設計
課題
社内に開発チームはいるが、事業サイドが求めるものと実際に作られるものにギャップがあり、リリースしても成果につながらない状態が続いていた。
進め方
事業サイド・開発チーム双方にヒアリングを行い、認識のズレを可視化。事業目標から逆算して開発の優先順位を再設計し、最初に取り組むべきテーマを3つに絞った。
成果
開発チームの手戻りが減り、事業インパクトのある機能から着手できるようになった。双方の共通言語ができ、意思決定のスピードも改善した。
アイデア段階から2週間で動くプロトタイプを構築し、投資判断を支援
課題
新規事業のアイデアはあるが、社内では形にできるリソースがなく、外部に頼むにも要件が固まっていないため見積もりも取れない状況だった。
進め方
アイデアの核となる価値仮説を一緒に整理し、検証に必要な最小限の機能を定義。2週間のスプリントで動くプロトタイプを構築し、関係者にデモを実施した。
成果
「アイデア」が「触れるもの」になったことで社内の議論が具体化。投資判断の材料が揃い、次フェーズの予算確保につながった。
AI / LLM
AI活用の適用例
AIは万能ではありませんが、適切な領域に適用すれば業務を大きく変えられます。
以下は、実際にQuadriveが支援してきたAI活用の適用パターンです。
問い合わせ分類・振り分け
メールやチャットの内容をLLMで分類し、適切な担当者へ自動振り分け。
議事録・要約の自動生成
会議音声やテキストから要点を抽出し、構造化された議事録を自動作成。
社内ナレッジ検索
散在するドキュメントをRAGで横断検索。自然言語で質問し、根拠付きで回答。
定型文・レポート生成
データをもとにした報告書やメール文面の下書きを自動生成し、確認・修正して送信。
データ整形・クレンジング
フォーマットの異なるデータを統一形式に変換。手作業の整形作業を自動化。
業務フローの反復作業自動化
定型的な判断・入力・転記をAIで自動化し、担当者は例外対応に集中。