業務の自動化
✓事務処理の自動化
・申込書入力へのAI-OCR導入
✓問い合わせ対応へのAI導入
・定型的な照会の自動応答
✓社内照会の削減
・規程検索ツールの全社展開
2026年度 DX推進計画［全体像］
部門目標
デジタル技術の活用を通じて、業務量の削減と顧客対応の質の向上を図る
顧客接点の強化
✓Web手続きの拡充
・住所変更等のオンライン完結
✓顧客データの一元化
・顧客情報データベースの構築
✓見込客リストの配信
・データ分析に基づく抽出と配信
基盤と人材
✓業務システムのクラウド化の検討
・移行に向けた技術検証の実施
✓従業員のAI活用力の向上
・階層別の研修の実施
✓AIリスク管理態勢の整備
・リスク評価の導入、ガイドライン制定
▼
DXは経営課題を解決するための取組みであり、
AIをはじめとしたデジタル技術はその手段
AIをはじめとしたデジタル技術はその手段
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中長期の競争力を確保するため、上記の取組みを通じて以下を推進する
①業務削減を通じた営業部門への人材シフト
②データを競争力の源泉として活用するためのデータ・システム基盤の構築
③AIの適正な活用に向けた人材育成とガバナンス強化
第1四半期の取組状況［ 業務の自動化 ］
■ 具体的施策と取組状況
| 区分 | 取組概要 | 対象部門 | 第1四半期の取組状況 | リリース予定など |
|---|---|---|---|---|
| 本社業務 | 申込書入力へのAI-OCR導入 | 事務サービス部 | ベンダー選定・実行計画の策定に着手 | 2026年度第4四半期 |
| 本社業務 | 業務量調査に基づく自動化対象の選定 | 全部門 | 業務量調査を実施（312業務を可視化） | 2027年度 |
| 店舗業務 | 見積書作成の自動化 | 店舗統括部 | ベンダー選定・実行計画の策定に着手 | 2026年度第4四半期 |
| 店舗業務 | 入力漏れの自動チェック | 店舗統括部 | 要件定義に着手 | 2026年度第3四半期 |
| 開発生産性 | 開発工程への生成AIの活用 | システム開発部 | 製造工程を中心に6.8%（35人月）の工数を削減 | ― |
・5施策のうち4施策が計画・要件定義の段階にあり、効果が出ているのは開発生産性のみ
・AI-OCRと見積書作成は同一ベンダーでの一括発注を検討しており、10月に選定結果を報告する
※この見本の題材・数値はすべて架空です
1. 社内AIチャットの利用状況
［表1］社内AIチャットの利用件数（対象は全従業員）
| 年度 | 4月 | 5月 | 6月 | 7月 | 8月 | 9月 | 10月 | 11月 | 12月 | 1月 | 2月 | 3月 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025年度 | 11,240 | 13,105 | 22,890 | 36,420 | 35,110 | 40,020 | 47,300 | 41,550 | 50,870 | 51,240 | 48,030 | 58,110 |
| 2026年度 | 63,410 | 62,980 | 81,250 | 118,300 | 104,720 |
・利用件数 ＝ 従業員がAIチャットに質問や依頼（資料作成・要約など）を行った回数
・2026年7月の利用件数は約11.8万件。2025年度末（3月）の5.8万件から倍増
・8月は若干低下しているが、夏季休暇の取得者が多いことを踏まえると実質的には上昇傾向
［表2］週1日以上利用している従業員の割合（対象は全従業員）
| 全体 | 本社 | 店舗 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 期間 | 所属人数 | 週1日以上 | 占率 | 所属人数 | 週1日以上 | 占率 | 所属人数 | 週1日以上 | 占率 |
| 2026.4 | 2,640 | 871 | 33.0% | 1,480 | 725 | 49.0% | 1,160 | 146 | 12.6% |
| 2026.5 | 2,638 | 889 | 33.7% | 1,477 | 731 | 49.5% | 1,161 | 158 | 13.6% |
| 2026.6 | 2,631 | 951 | 36.1% | 1,475 | 760 | 51.5% | 1,156 | 191 | 16.5% |
| 2026.7 | 2,625 | 1,204 | 45.9% | 1,472 | 880 | 59.8% | 1,153 | 324 | 28.1% |
| 2026.8 | 2,620 | 1,007 | 38.4% | 1,470 | 757 | 51.5% | 1,150 | 250 | 21.7% |
・7月は本社で6割、店舗で3割弱の水準まで上昇（店舗は年度始めと比べて倍以上の伸び）
・グループ他社の6月実績：A社 68.2%／B社 55.0%（7/15 グループDX委員会資料より）
問い合わせ対応の自動化［概要］
1. 実現したいこと
① コールセンター業務の自動化（受付内容の入力、関係部署への依頼を含む）
✓総受電件数：24.0万件（年間）
✓オペレーター数：52名
② 店舗受電のコールセンターへの集約・自動化
✓店舗の総受電件数：30.0万件（年間）
✓店舗受電を自動音声で振り分け
2. コスト・効果の概算
［コスト］
| 項目 | 金額 |
|---|---|
| フェーズ1 技術検証 | 0.2億円 |
| フェーズ2 要件定義 | 0.8億円 |
| フェーズ3 開発・実装 | 1.1億円 |
| ランニングコスト | 1.5億円（年間） |
| 5年総額 | 9.6億円 |
⇔
［効果］自動化率はベンダー想定。保守的な30%を基準とする
| 自動化率 | 30% | 40% | 50% |
|---|---|---|---|
| オペレーター削減（年間） | 0.8億円 | 1.1億円 | 1.3億円 |
| 店舗の労働時間削減（年間） | 1.4億円 | 1.6億円 | 1.8億円 |
| 総額（年間） | 2.2億円 | 2.7億円 | 3.1億円 |
| 投資回収期間 | ●●●年 | ●●●年 | ●●●年 |
▼
・フェーズ1の技術検証（2,000万円・3か月間）を実施し、コストと自動化率を精緻化する
・精緻化したコスト・効果を踏まえて、本格導入の可否を2027年1月の経営会議で判断する
問い合わせ対応の自動化［スケジュール］
2026.10
経営会議報告
フェーズ1の実施について
2027.1
経営会議（決議）
継続可否の判断
2027.7
経営会議報告
フェーズ2の結果
2028.4
本格稼働
優先業務から順次
フェーズ1
（詳細分析・技術検証）
（詳細分析・技術検証）
自動化範囲の分析
✓受電内容と件数の把握
✓自動化できる範囲の見積り
ロードマップの策定
✓業務の優先順位付け
✓本格展開までの計画策定
コスト 〜0.2億円
フェーズ2
（優先業務の構築）
（優先業務の構築）
優先業務の設計・検証
✓AIの機能定義
✓例外時の対応手順の設計
フェーズ3に向けた準備
✓機能要件の検討
コスト 〜0.8億円
フェーズ3
（本格展開）
（本格展開）
優先業務の本格展開
✓社内システムとの連携による自動化
その他業務の設計・検証
✓対象業務の順次拡大
コスト 〜1.1億円（別途 年1.5億円）
問い合わせ対応へのAI導入で実現したい姿
目指す姿
受付 → 手続きの処理 → 関係部署への依頼 までを、AIにより一貫して自動化する
［ 応答方式の比較 ］
| 観点 | シナリオ型 | 自律対話型 |
|---|---|---|
| 会話の進め方 | 決められた質問を順に重ねて用件を絞り込む | 自然な会話から「何をすべきか」を判断する |
| 違い | 絞り込んだ後は前の質問に戻れない 複数の用件を同時に扱えず、最終的に人へ替わる | 話題が変わっても追従でき、後戻りもできる 人の判断が必要なときだけ人へ替わる |
| 導入コスト | （自律対話型と比べて）低い | （シナリオ型と比べて）高い 電話交換機のクラウド化、システム連携が必要 |
| 削減効果 | （自律対話型と比べて）小さい | （シナリオ型と比べて）大きい |
a.AI単体は決められた作業を繰り返すだけで、手順に沿って次の作業へ進む判断はできない
b.受付から依頼までを一貫して自動化するには、業務の進行を管理するAIが必要
c.AIが社内システムを操作できるよう、既存システムとの連携機能の構築が必要
同業他社のDX戦略［ 営業支援 ］
概要
各社とも、AIが営業担当者に「誰に何をすべきか」を推奨する機能を実装している
| 時期 | A社 | B社 | C社 |
|---|---|---|---|
| 〜2025年度 | 営業端末にAI推奨機能を搭載（2024年） 訪問すべき見込客、推奨する提案の表示 | 営業支援AIの実証（2024年） 面談記録の要約、照会対応の支援 | AI搭載の営業支援基盤を導入（2024年） お礼状・あいさつ文の作成 |
| 2026年度〜 | 推奨のリアルタイム化 推奨メッセージの完全AI生成化 | 全国展開 推奨の精度向上、AIアバター化 | 提案資料の自動生成 顧客情報を使った事前ロールプレイ |
※各社の公表資料（2026年8月時点）より作成。A社・B社・C社は架空の会社です
［ 所感 ］
✓推奨コメントは人が作成したものであり、AIはどれが相応しいかを選んでいるだけ（A社ヒアリング）
✓推奨をリアルタイムに生成するには、営業システムとデータベースのクラウド移行が前提となる
⇒当社はクラウド移行の技術検証を進めており、2027年2月の投資判断とあわせて検討していく
部署で作成する顧客向け資料の生成AIリスクについて
●資料作成での生成AIの利用が一般的になりつつあり、各部署で質の高い資料を短時間で作成できるようになっている
●一方で、誤った情報、著作権・肖像権上の問題、不適切な画像が大量に生成される固有のリスクがあり、ガバナンスへの対応が必要と思われる
［ 部署作成の顧客向け資料の管理 ］
a. 商品の案内に関する資料
➡
本社で所定の内容審査を実施し、承認を経た上で使用
・商品資料：営業企画部（一次）・コンプライアンス部（二次）による審査
b. 商品の案内に関係しない資料
➡
原則として部署の判断で使用（本社での内容審査は実施しない）
▼
［ 検討課題 ］
✓本社で実施している内容審査について、AIのリスクを踏まえた審査・判断が必要ではないか？
✓短時間で大量の資料が作成できる状況において、「商品に関係しない資料は部署の判断に委ねる」態勢で問題ないのか？
導入済みの「AIサービスのリスク評価」について
1. 対応状況
✓各部で導入・利用している18のAIサービスについて、昨年度末に策定した評価手順に基づき評価を実施した
✓評価の結果、利用不可と判断したサービスは無かった（20のリスク項目のうち1つでも「対策が無い」場合は利用不可とする）
✓一方、回答の精度維持等の対策を非開示としているベンダーもあり、利用範囲が限定されているかを踏まえて判定した
【課題】①所管部による一次評価で、ベンダーへの仕様確認に想定以上の時間を要した
⇒確認事項を部連絡会で周知し、製品導入の打ち合わせ段階で情報提供を依頼してもらう
【課題】②システム対応が不要なサービスは、所管部からの申し出が無いと評価されずに利用される恐れがある
⇒クラウド利用の監視ツールを2026年10月より導入予定
2. 今後の対応
A. 評価の実施状況の報告
・10月のリスク管理委員会にて実施状況を報告する（未評価の1件は10月上旬に評価完了予定）
B. 今後導入を予定しているサービスの評価
・今後導入するサービスは、今回の手順に沿って評価する（現在2件の評価依頼に対応中）
解約予兆分析プロジェクトの実施について
判断事項
A社と共同で、問い合わせ記録の解約予兆分析を実施したい（5か月間・コスト●●●万円）
1. 目的
✓解約の防止策は、契約属性（年齢・経過年数など）に基づく一律の案内が中心となっている
✓年間18万件の問い合わせ記録には解約の兆しが含まれるが、文章のままでは分析に使えていない
⇒記録を分析できるデータに変換し、解約しそうな顧客を早く見つけて個別に対応する
2. 実施内容
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象データ | 問い合わせ記録（2024〜2026年度、約50万件）、契約属性、解約実績 |
| 実施事項 | ① 記録から解約の兆しを表す特徴（問い合わせの回数・内容の種類など）を作成 ② 解約との関係を検証し、効果の大きい特徴を特定 |
| 成果物 | 解約リスクの高い顧客のリスト、特徴の作成手順書 |
| 体制 | 当部データ分析チーム（3名）とA社の共同実施。手法を当社に移転する（A社は他社で同種の分析実績あり） |
3. 期待効果
✓短期：個別の引き止めで、解約率を●●●ポイント改善
✓中長期：特徴を当社で作れる体制を整え、成約予測などへ展開
4. コスト・期間
✓コスト：●●●万円
✓期間：2026年11月〜2027年3月（5か月間）
✓当年度のデータ分析予算の範囲内で対応
・解約との関係が確認できた特徴から、コールセンターの引き止め対応に試行導入する
・試行の結果を踏まえ、全顧客への展開を2027年4月の経営会議で判断する