富士通の生成AI活用事例5選と導入効果

「従業員の業務時間を95%削減する技術が、すでに現場で動き出していることをご存知ですか？」この衝撃的な事実は、ある国内大手企業の実証実験で明らかになりました¹。デジタル変革の最前線では、膨大なデータ処理と意思決定の高速化を実現する新たな手法が次々と誕生しています。

特に注目を集めているのが、大規模言語モデルを応用した業務効率化ソリューションです。契約書チェックの工数30%削減やサポートデスクの生産性25%向上といった成果が報告される中¹、企業の競争力格差は技術活用の度合いで決まると言っても過言ではありません。

ある通信ツールの導入事例では、37,800人の従業員が利用するシステムで1日3,500回以上のアクティブ利用を記録²。この数字は、現場レベルでのニーズの高さを如実に物語っています。さらに、顧客対応の自動化システムでは問い合わせ対応時間の80%削減に成功³、サービスの質とスピードの両立を実現しています。

こうした技術進化の背景には、日本語特化型言語モデルの開発加速があります。1,000万文字超のマニュアル解析やゲノムデータ処理など、従来不可能だった領域での応用が可能になり¹、産業構造そのものを変える力が生まれつつあるのです。

技術戦略と生成AIの革新

スーパーコンピュータを駆使した学習手法が、高度な技術開発に新たな地平を開いた。従来の1/10の時間で創薬プロセスを加速させる手法が実用化され⁴、産業応用の可能性が急拡大している。

Kozuchiの商用化と信頼性基盤

プラットフォーム「Kozuchi」では、7つのAI技術領域を統合。自然言語処理と非定型データ解析を組み合わせ、プログラミング工数20%削減を実現⁵。ナレッジグラフ技術により10億の事象関係を可視化し、意思決定精度を向上させている。

コンピューティング技術の融合

並列計算学習手法では、大規模言語モデルの訓練時間を72時間から24時間に短縮⁶。この技術を応用し、300種類の在庫予測モデルを同時構築する仕組みを確立した。

社内導入事例では、経営レポート作成の自動化で月間13人月の工数を完全解消⁵。これらの成果は、技術戦略と実務ニーズの最適化が生んだ相乗効果と言える。

富士通 生成 ai 事例：成功事例の紹介

製造現場からクリエイティブ分野まで、先進技術の適用範囲が急速に拡大しています。2019年以降、6,000件を超えるソリューション提供実績があり⁷、特にセルフレジ監視システムでは不正行為検知精度を98%まで向上させました。

7,000件超の実績が示す適用可能性

異業種への展開事例では、小売業の在庫予測誤差を15%改善し、流通業の配送効率を32%向上。これらの成果は、時系列データ解析技術と機械学習の組み合わせにより実現されています⁷。

クリエイティブ分野での革新

REMOW社との共同プロジェクトでは、作画支援ツールがデザイン作業を効率化。従来3日かかったコンセプト作成を8時間に短縮し、成果報酬型デジマ支援モデルとの連携でROIを47%改善しました。

自動化された配色提案機能により、デザイナーの試行錯誤回数を1案件あたり平均15回から3回に削減。これにより、クリエイティブ業務の生産性向上と品質維持を両立しています⁷。

ビジネス戦略とDX推進への取り組み

企業変革を加速する戦略的アプローチが、次世代の競争優位性を決定づけています。2024年に発表された「Fujitsu Uvance」は、3つの核心技術を軸にAI活用の信頼性基盤を構築⁸。データセキュリティとリスク管理を両立させることで、98%の企業が課題と感じる導入障壁を解消しています。

全社AI戦略「Fujitsu Uvance」と事業導入の流れ

この戦略では、エンタープライズ生成AIフレームワークを中核に据え、6段階の導入プロセスを確立。自動需要予測モデルでは予測精度を89%まで向上させ、在庫回転率を1.8倍改善した実例があります⁸。

PaaS基盤・テクノロジーコンサルティングの展望

東京大学との共同研究では、スーパーコンピュータを活用したセキュリティ強化手法を開発⁹。EUのAI倫理基準に準拠した監査フレームワークを導入し、国際規格適合期間を従来比40%短縮しています。

自動化需要予測ツールでは、小売業の販売予測誤差を12%から3%に改善。これにより、年間1.2億円の機会損失を防止する成果を上げています⁸。

AIプラットフォームと生成AI導入の実践

リアルタイムデータ統合が製造業の意思決定を変革しています。ある自動車部品メーカーでは、5種類の異なるシステムから収集したデータを統合し、需要予測精度を40%向上させることに成功しました。この取り組みにより、在庫過剰問題を解決し、年間3.2億円のコスト削減を実現しています。

データ統合による需要予測とSCM強化事例

サプライチェーン管理では、需要予測精度の向上が鍵となります。センサーデータと販売実績を組み合わせたAIモデルが、従来の統計手法を上回る結果を産出。特に部品調達リードタイムの30%短縮が注目されています。

AutoMLによる高速生成モデルと運用の工夫

自動機械学習ツールを活用した事例では、モデル開発期間を90%短縮。ある食品メーカーでは、季節変動要因を自動検出するシステムを2週間で構築し、販売計画立案工数を半減させました。

生成AIのナレッジグラウンディングとチューニング

専門知識の統合手法では、運用効率改善が顕著に現れています。保守マニュアル5,000ページ分の知識をAIに学習させることで、技術者の問い合わせ対応誤答率を65%削減。これにより、現場の信頼性向上を実現しています。

チューニングプロセスでは、ドメイン特化型データの選別が重要です。ある事例では、関連性の低いデータを除外することでモデル精度を18%向上させ、意思決定スピードを2.3倍に加速させました。

AIDxとAIDxデジマ支援の活用事例

「成果がでなければ費用発生なし」という画期的なモデルが、中小企業のデジタル変革を加速させています。AIDxが提供する成果報酬型ソリューションでは、導入企業の73%が6ヶ月以内にKPI達成を実現。この手法は、リスク最小化と効果最大化を両立する新たなビジネスモデルとして注目されています。

AIでDXを実現するAIDxのサービス概要

AIDxの核心技術は、3層構造のAIアーキテクチャにあります。市場分析・プロセス最適化・効果検証を自動化するシステムが、従来のコンサルティング手法を進化させました。公式サイトによると、導入企業の平均業務効率改善率は42%に達しています。

成果報酬型デジマ支援の特徴と事例

あるECサイトでは、AIDxデジマ支援導入後3ヶ月で売上を187%増加させました。成功報酬型の特徴は、目標達成まで無期限サポートという仕組みにあります。主要15業種のノウハウをデータベース化し、業界別最適化を実現しています。

製造業の事例では、問い合わせ対応自動化で人件費を月間54万円削減。同時に商談成立率を18%向上させる相乗効果を生み出しました。これらの成果は、デジマ支援プラットフォームが支える継続的な改善プロセスから生まれています。

結論

デジタル変革の新たな段階では、技術革新が企業の競争力を再定義しています。業務プロセスの自動化から意思決定支援まで、先進技術の導入が生産性向上と課題解決の両立を実現¹⁰。特にDX推進の信頼性基盤構築では、データ統合とセキュリティ強化が重要な役割を果たしています。

成功事例が示すように、AI活用は単なる効率化を超え組織の信頼構築に貢献¹¹。自動需要予測で40%精度向上を達成した事例や、保守業務の誤答率65%削減など、具体的な数値がその効果を裏付けています¹²。今後は持続可能な社会実現に向け、環境課題解決への応用がさらに加速すると予測されます。

企業が次世代戦略を策定する際は、技術進化のスピードと実践的な導入手法のバランスが鍵となります。生産現場から経営層までを繋ぐプラットフォームの重要性が増す中、真の競争優位性はデータ駆動型意思決定の質で決まる時代が到来しました¹⁰。

ソースリンク

1. 富士通、特化型生成AI構築のためのエンタープライズ生成AIフレームワークを開発。世界初の監査技術を採用 – https://aismiley.co.jp/ai_news/fujitsu-enterprise-generative-ai-framework/
2. 【開催レポート】Fujitsu 人材育成セミナー 2024 パネルディスカッション「DXと生成AIの取り組み、現場からの声」 – https://www.fujitsu.com/jp/group/flm/about/resources/topics/2025/0217-03.html
3. IT業界におけるChatGPT・生成AIの活用事例5選紹介と導入ポイントについて解説 – https://www.c-and-inc.co.jp/ai/business-it/
4. 生成AIとは？AI、ChatGPTとの違いや仕組み・種類・ビジネス活用事例 | DOORS DX – https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/about_generative_ai/
5. AIはわたしたちのバディになる～富士通のAI戦略メッセージが意味するもの～｜富士通 広報note – https://note.com/fujitsu_pr/n/n6f0b6fdef510
6. 新たな全社AI戦略を発表。富士通AIの強みとは。 – https://www.fujitsu.com/jp/microsite/fujitsutransformationnews/2024-03-12/01/
7. AIの社会実装を加速。生成AI等の先端AI技術試行環境の拡充による富士通の挑戦 – https://www.fujitsu.com/jp/microsite/fujitsutransformationnews/2023-08-09/01/
8. 銀行DXの鍵は生成AI～導入の課題と成功戦略 – https://www.fujitsu.com/jp/microsite/fujitsutransformationnews/2024-10-15/01/
9. 富士通研究所所長に聞く 生成AIに関する取り組みの今後の勘所 – https://activate.fujitsu/ja/insight/tl-okamoto-art-ai-20230809
10. 生成AI：信頼とヒューマンエンパワメント – https://www.fujitsu.com/jp/microsite/fujitsutransformationnews/2024-03-07/01/
11. 富士通、特化型生成AIモデルを自動生成可能な「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を開発 – https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1597462.html
12. 持続可能なAI – 「ダブルマテリアリティ」の課題解決 – https://activate.fujitsu/ja/insight/tl-sustainableai-double-materiality-20250117