CASE STUDIES

導入事例

変革の全体像がわかる「ジャーニー事例」2件と、着手前にご提示した「プロジェクト成果例」をご紹介します。

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01
CASE STUDY 01 ── LOGISTICS
大手物流会社の全社AXジャーニー
AI TRAININGAI-BPR物流・大手

"全社研修"を起点に、AI人材の育成から"業務変革"まで広げた、全社AXジャーニー。

大手物流会社様
INDUSTRY / TYPE物流 ／ AX JOURNEY
Before：何から着手すべきかが不明確 → After：推進人材50名が定着し、業務の再設計へ
500名
全社研修
50名
AX推進人材
ご相談時の課題
  • 全社でAIを活用したいが、何から着手し、どうすれば成果に結びつくかが不明確。
  • 現場に"使える"状態が広がらず、変革を推進する人材も不足していた。
AX JOURNEY ── 研修から業務変革まで、3つのフェーズ
PHASE 1 ── 土壌づくり
500名
全社研修でAIリテラシーを底上げ
AI TRAINING
拡大
PHASE 2 ── 推進人材の育成
50名
AX推進者を育成し、職種別カリキュラム×業務データで棚卸し
AI TRAINING ── Productivity X研修
変革
PHASE 3 ── 変革の実行
業務変革
活用度をレベルで定義・評価し、自動化・RAGで業務を再設計
AI-BPR
OUTCOME ── 成果・価値
  • 全社研修 約500名でAIリテラシーを底上げし、AX推進人材 約50名が社内に定着。
  • 改善余地を、経営層に報告できる形で可視化。
  • 研修にとどまらず、自動化・RAG（社内資料をAIが参照して回答する仕組み）による業務の再設計へと取り組みが継続的に拡大。
02
CASE STUDY 02 ── SIer
大手SIerのAXジャーニー
AX JOURNEYSIer

AI活用の"普及"から"利益化"へ ── 大手SIerのAXジャーニー。

大手SIer様
INDUSTRY / TYPESIer ／ AX JOURNEY
Before：AI活用の"普及"止まり → After：効率化を利益に変える仕組みへ
約4,000PJ
並行プロジェクト規模
ご相談時の課題
  • AI駆動開発を前提とした発注が増え、開発現場のAI活用が急務に。
  • 活用の普及は進んだものの、1人あたり利益が測れず、効率化が利益に結びつかない。
AX JOURNEY ── 普及から利益化まで、3つのフェーズ
PHASE 1 ── 現場でのAI適用
AI駆動開発の導入
約4,000並行PJの一部で実績をつくり、現場の信頼を獲得
プロ人材・チーム提供AI-BPR診断
標準化
PHASE 2 ── 全社へ横展開
全社推進体制
現場実績から標準プロセスを抽出し、先方AX推進リーダーと推進
CoE構築・推進伴走
利益化
PHASE 3 ── 利益化の設計
利益に変える仕組み
効率化で浮いた余力を可視化し、見積・契約・コスト配分ルールを設計・実行
AX計画策定BPR設計・実装
OUTCOME ── 成果・価値
  • 現場のAI駆動開発の実績を、全社標準プロセスへ横展開。
  • 経営と現場をCoEで接続し、一貫した推進体制を確立。
  • 効率化を利益に変える仕組みを新設し、継続支援へ。
PROJECT RESULTS

プロジェクト成果例 ── 着手する前に、数字で示す。

上の2つのジャーニー事例に対し、こちらは個別プロジェクトの成果例です。AI-BPR（業務プロセスの再設計）では、着手前に定量的なBefore-Afterをご提示します。

成果例 01
AI-BPR物流全社改革

16職種・3,751タスクを全社棚卸し。
年117.5億円の削減余地を、着手前に特定。

物流大手企業様
課題

人手不足と人件費の増大。AIを導入したいが、どの業務から着手すべきか、投資対効果が見えず意思決定できない。

施策

全部署ヒアリングで16職種・3,751タスクを棚卸し。タスク毎に生成AIの適用余地を判定し、総人件費259.3億円を対象にBefore-Afterを定量化。

定量成果
3,751タスク
全社棚卸し
45.3%
平均AI適用余地
117.5億円/年
特定した削減余地
全社の削減余地（Before / After）
総人件費対象コスト
現状
259.3億円
削減余地
▲117.5億円 / 年（45.3%）
16職種・3,751タスクを全社棚卸し。平均45.3%のAI適用余地を特定し、着手前に年117.5億円の削減余地を定量化。
※ 削減余地は、タスクごとのAI適用余地（平均45.3%）を対象人件費（総額259.3億円）に乗じて推計した数値です。
※ 本ページの事例・成果例には、旧社名（DXHR株式会社）時代のものを含みます。
成果例 02
AI-BPRバックオフィス生成AI×BPO

10,000ファイルのデータ転記業務を、
生成AI × BPO人材へスイッチ。

大手企業様
課題

大量ファイルの転記業務に膨大な工数とコストが発生。単純作業に社員の時間が奪われていた。

施策

転記業務をタスク分解し、生成AIで処理できる形式知化されたタスクへ変換。AI処理＋BPO人材による検証体制へ業務を切り替え。

定量成果
3.3%
必要工数（5,000時間 → 167時間）
2.3%
コスト（1,750万円 → 41.7万円）
工数・コストの削減（Before / After）
必要工数man-hours
Before
5,000時間
After
167時間（3.3%）
コストcost
Before
1,750万円
After
41.7万円（2.3%）
生成AI × BPO人材へのスイッチで、必要工数を3.3%、コストを2.3%へ圧縮。
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