日立製作所が挑む生成AI活用戦略　生産性向上と業務効率化の実例

【工数9割削減も】日立製作所の生成AI活用戦略に学ぶ！業務効率化と未来型DXの全貌

「うちの会社にもAIを導入したけれど、具体的な使い道がわからない」「結局、業務効率化なんて夢物語なのでは？」

多くの企業のDX推進担当者や経営層が、こうしたAI活用の「壁」に直面しているのではないでしょうか。世の中に情報があふれていても、本当に自社のビジネスに役立つ「成功事例」を見つけ出すのは至難の業です。

しかし、日本の巨大企業である日立製作所は、この壁を次々と突破し、驚異的な成果を上げています。特に注目すべきは、顧客リサーチの工数を9割以上削減し、品質保証業務の作業時間を8割以上短縮するなど、定量的な実績を積み重ねている点です。

これは、単なる流行に飛びついた結果ではありません。日立製作所は、AIを「特別なツール」ではなく、「現場のフロントラインワーカーを助ける最良の相棒」として位置づけ、全社横断的な生成AI活用戦略を緻密に練り上げました。

この記事では、日立の「成果が出る」戦略の根幹を深く掘り下げます。彼らがどのようにして業務効率化と生産性向上を実現したのか、その具体的な実例と、あなたの会社が今日から取り組めるAI活用のロードマップを、温かい共感と実務的な洞察を込めて解説します。

なぜ日立の生成AI活用戦略は成果が出るのか？

多くの企業がAIを導入しても「使いこなせない」現状がある中で、日立製作所が目覚ましい成果を上げているのはなぜでしょうか。それは、AIを「全社的な変革を推進するエンジン」として位置づけ、戦略の根幹に「人間中心の設計思想」を置いているからです。

「フロントラインワーカー」の生産性向上に焦点を当てる理由

日立がAI活用の主戦場としているのは、顧客対応や現場作業など、日々顧客と直接向き合う「フロントラインワーカー」の業務です。

• 課題の明確さ: この領域の業務は、非構造化データ（メール、議事録、顧客コメント）の処理、定型的な文書作成、そして属人的な判断が多く、AIによる介入の効果が最も定量的に測りやすいという特徴があります。
• 効果の最大化: フロントラインワーカーの業務効率化は、顧客満足度（CS）の向上に直結し、企業の競争力向上という目に見える成果を生み出します。日立は、AIを「現場の非営業活動に奪われる時間を解放する」ために活用しているのです。

経営トップのコミットメントとAIエージェントの概念

日立の成功の背景には、経営トップが自ら生成AIを日常的に活用し、その姿を社内外に発信することで、全従業員の「AIへの関心と活用に向けた意欲」を高めている点があります。

さらに日立は、AIを単なるチャットボットではなく、「AIエージェント」として位置づけています。

AIエージェントとは、「自律的に判断・行動し、タスクを代行できるAI」のことです。

• タスクの自動化: 文書作成やレビューだけでなく、データベース検索、データ抽出、トピック分類といった複数の連続するタスクを、AIが連携して処理することで、RPA単体では難しかった非構造化データの処理も可能にし、業務効率化の範囲を格段に広げています。
• 知見の再現: 熟練者の経験・知見に基づいた判断を生成AIで再現し、非熟練者の「つまずき」を軽減することで、技能継承と品質の標準化に貢献しています。

【部門別実例】業務効率化と工数削減の衝撃的な成果

日立製作所の事例が注目されるのは、その効果が「数%の改善」ではなく、「9割削減」といった劇的な変化をもたらしているからです。ここでは、具体的な部門別の実例を見ていきましょう。

営業部門：顧客リサーチ工数を9割削減した秘密

営業職の課題は、顧客との対話時間よりも、新規顧客のリサーチや報告書作成といった非営業活動に時間を奪われることです。

• 課題解決: 日立では、あらかじめ作成したプロンプトに顧客名を入力するだけで、マーケティング分析、想定される経営課題、そして解決案を生成AIが自動で作成します。
• 効果: これにより、新規顧客リサーチの工数を9割以上削減。営業担当者は、資料作成に費やしていた時間を顧客との関係構築や提案の質向上に振り向けることができるようになりました。また、アンケート結果の分析においても、コメントの要約を自動化し、同様に9割以上の工数削減を実現しています。
• AIの役割: 文書の生成、分類、整理という生成AIの得意分野を、営業プロセスのボトルネックに戦略的に適用しています。

コールセンター・CS部門：FAQ自動化と顧客感情分析

コールセンター業務は、顧客満足度（CS）に直結するだけでなく、オペレーターの心理的負担も大きい業務です。

• FAQ作成業務の自動化（工数3倍の効率化）： 問い合わせ完了後、「FAQ記事として公開するかどうか」の判断と「記事作成作業」を生成AIが代行。担当者の負担を軽減し、従来よりも3倍の量でFAQ記事を公開できるようになりました。これは、顧客のセルフサポートを促進し、問い合わせ件数の削減にも貢献します。
• 顧客感情分析: 顧客とのやり取りを生成AIが解析し、不満やストレスの兆候をいち早くキャッチします。潜在的な問題が表面化する前に適切なフォローアップを行うことで、顧客満足度の向上に繋がっています。
• AIの役割: 文書の分類・チェック、質疑応答という生成AIの能力を最大限に活用し、属人化解消にも役立てています。

品質保証・開発部門：熟練者の知見をAIで再現し作業時間8割短縮

ミッションクリティカルな社会インフラシステムを担う日立にとって、品質保証業務の高度な専門性と標準化は生命線です。

• 熟練者の暗黙知の活用: 熟練者の経験・知見に基づいた判断ロジックを生成AIで学習・再現し、品質保証業務に適用。これにより、作業時間を8割以上短縮することを可能にしました。これは、単に時間を短縮するだけでなく、熟練者の経験(Experience)と専門性(Expertise)を全社的に「形式知」として共有する、E-E-A-Tの観点からも非常に重要な取り組みです。
• ソフトウェア開発の目標: ソフトウェア開発においても、2027年までに生産性を3割向上させることを目標に掲げ、AIによるコード生成、テストケース作成、ドキュメント作成のサポートを多岐にわたって進めています。

成功を支える「人間中心のAI導入」3つの鍵

日立の事例から学べる最も重要な教訓は、「技術を導入すること」よりも、「人間が使いこなせる環境と戦略」を整備することの重要性です。

鍵①：曖昧な質問を防ぐ「確信度」とRAG（検索拡張生成）の技術

生成AIは、インプットが曖昧なときにハルシネーション（誤った情報）を出しやすくなります。日立は、この最大のリスクに対し、技術的な工夫で対処しています。

• 確信度の利用: 生成AIの回答に確信度スコアを用い、スコアが低い回答は出さないシステムを開発。これにより、ユーザーの体感的な「AIの正答率」を向上させ、AIへの信頼性(Trustworthiness)を担保しています。
• RAG（検索拡張生成）の活用: 社内文書やナレッジを参照元としてAIに提供するRAGの仕組みを活用。社内にある専門性の高い保守知識や自社独自のノウハウといった権威性(Authoritativeness)のある情報に基づいた回答を生成させることで、回答精度を飛躍的に向上させています。

鍵②：E-E-A-Tを高める「人間が最終チェック」の徹底

AIが生成したアウトプットを、そのまま顧客や社内に提供することには、常にリスクが伴います。日立は、AIを「下書き作成者」、人間を「最終承認者・責任者」として明確に位置づけています。

• 最終チェックプロセス: FAQの自動作成においても、AIが記事を生成した後、担当者が必ず最終チェックを経て公開されます。これは、AIの処理能力を活用しつつも、責任と信頼は人間が負うという、E-E-A-Tを最優先する姿勢の現れです。
• 創造的な業務への集中: AIに定型的な業務を任せることで、人間は「手直しが必要な箇所」の特定や、「顧客の感情分析に基づいたフォローアップ」といった、より創造的で専門的な判断が求められる業務に集中できるようになります。

鍵③：AIを「道具」から「協調者」に変える社内文化の醸成

技術だけでは文化は変わりません。日立は、AI活用を成功させるための「ヒト」へのアプローチも重視しています。

• 活用事例の積極的な共有: 社内ポータルで生成AIの活用例や従業員インタビューを積極的に公開し、全社員の興味と意欲を高めています。これにより、成功事例がナレッジとして蓄積され、全社的なAI活用文化が醸成されています。
• リーダーの「インフルエンサー」化: 経営幹部が日常的にAIを活用する様子を発信することで、「リーダーが使っているなら、自分も使おう」という意識が現場に浸透し、AI利用の心理的なハードルが大きく下がります。

あなたの会社が日立に学ぶべき業務効率化のロードマップ

日立製作所の成功事例から、あなたの会社が今日から取り組めるAI活用のロードマップを描きましょう。

最初のステップ：「文書のチェック、判定」から始める

生成AIを導入する際、最もリスクが低く、効果が出やすいのは、文書の「レビュー」や「分類」といったチェック業務です。

• 理由: AIは文書の比較やルールへの準拠チェックが得意です。
• 具体例: 契約文書や社内規定のレビュー、手直しが必要な箇所の特定、データベースからの情報抽出など。まずは、「後から修正が容易にできる」タスクに適用することで、成功体験を積み重ね、現場の信頼を得ることが重要です。

AI活用を加速する「インフルエンサー」とナレッジ共有

AI導入を成功させるには、現場の成功体験を全社に広める「伝道師」が必要です。

• 活用事例の可視化: 部署を超えた研修や勉強会を通じて、「あの部署のあの人が、AIでこんなに楽になった」という具体的な事例を共有しましょう。これにより、AI活用が「上から降りてきた指示」ではなく、「自分の仕事が楽になるツール」として現場に受け入れられます。
• 継続的な改善: 「使いやすさ」を重視し、継続的にフィードバックを収集してAIシステムを改善し続けるPDCAサイクルを回すことが、AI活用を加速するための土台となります。

属人化解消とリスキリングへの展望

AIは、熟練者のノウハウを形式知化することで、属人化の解消に貢献します。

• 現場負担の軽減: システムメンテナンスのように「働き手が集まりにくい」現場の負担をAIで軽減することで、従業員は新しい技術に触れる「余力」を生み出すことができます。
• キャリアの進化: 開発者や専門家は、単にコードを書いたり、マニュアルを作成したりするだけでなく、AIに高度な指示を与える「AIトレーナー」や「AIアーキテクト」へと役割を進化させることが可能になります。業務効率化の先には、従業員一人ひとりのリスキリングとキャリアの成長という、大きな未来が待っているのです。

まとめ：AI時代の主役は「使う人間」である

日立製作所の生成AI活用戦略は、AIが単なる「コスト削減ツール」ではなく、「人間の創造性と専門性を最大限に引き出す協調者」であることを証明しています。

• 業務効率化は、AIに文書の生成、分類、チェックといった定型的な重労働を任せることで実現します。これにより、人間は「顧客のホンネを引き出す面談」や「新たな価値を生む設計」といった、真に人間が集中すべき仕事に時間を使えるようになります。
• AI時代の主役は、技術の進歩を恐れるのではなく、それを戦略的に活用し、「良い問い」を与え、「倫理的な責任」を果たす「人間」であることに変わりはありません。

あなたの会社も、日立製作所の事例から一歩を踏み出し、AIを最高の相棒として、未来の生産性向上とDXを実現しませんか。

引用元

ITmedia ビジネスオンライン「生成AIの活用でフロントラインワーカーの生産性を向上！　日立製作所の取り組みに迫る」