Case Studies

事例詳細

守秘義務の観点から企業名は伏せ、業界別の代表的な支援パターンとして紹介しています。いずれも「PoC止まり・定着しない」状態から、KPIが動く状態への転換を支援した事例です。

医療大規模医療機関運用定着

大規模医療機関向け AI運用定着支援

背景

生成AIツールは導入済みだったものの、部門ごとに活用レベルの差が大きく、一部の先行部門以外では利用がほとんど広がっていない状態でした。

課題

部門ごとに業務内容が大きく異なり、画一的な活用ガイドでは現場に響かない
「何に使ってよいか」が曖昧で、セキュリティ不安から利用を控える職員が多い
導入効果を測る指標がなく、経営層への報告が「導入した」で止まっている

FDEのアプローチ

STEP 01

部門別の業務ヒアリングと活用設計

各部門の業務を棚卸しし、部門ごとに「効果が大きく、リスクが低い」活用シナリオを設計。全部門一律ではなく、現場の業務に即した形に落とし込みました。

STEP 02

利用ルールと安全な利用環境の整備

入力してよい情報の区分を明確化し、「安全に使える範囲」を具体的に示すことで、不安による利用控えを解消しました。

STEP 03

週次レビューによる定着支援

利用状況をモニタリングし、使われていない部門の原因を特定して個別にフォロー。うまくいった活用パターンを部門横断で共有する仕組みを作りました。

成果

運用定着率 80-95% を実現
部門ごとの活用シナリオが整備され、新規部門への展開が自走化
利用状況・効果が可視化され、経営層への報告が数字ベースに転換

支援体制：FDE 1〜2名が現場に入り込み、活用設計から定着まで週次サイクルで伴走

金融保険契約管理業務利用率改善

保険契約管理業務 AI活用高度化

背景

保険契約管理業務へのAI活用を進めていたものの、業務に即した活用シナリオが不足し、ツールはあるのに使われないという状態が続いていました。

課題

汎用的なAIツールと実際の契約管理業務の間にギャップがあり、現場が使いどころを見いだせない
利用が一部の担当者に偏り、チーム全体の業務改善につながらない
業務手順が複雑で、どこにAIを組み込むべきかの整理ができていない

FDEのアプローチ

STEP 01

業務フローの分解とAI適用ポイントの特定

契約管理業務をステップに分解し、照合・下書き・確認など、AIが効く工程と人間が判断すべき工程を切り分けました。

STEP 02

業務に即した活用シナリオの実装

実際の業務データ・帳票を使った活用シナリオを実装し、「自分の業務でそのまま使える」状態を用意しました。

STEP 03

現場向け利用促進と改善サイクル

実装と並行して現場向けの利用支援を実施。利用データをもとに使われない原因を潰し、シナリオを継続的に改善しました。

成果

利用率改善 2.5-3.5x を実現
特定の担当者依存だった活用がチーム全体に拡大
業務フローに組み込まれたことで、利用が一過性で終わらない構造に

支援体制：実装支援と現場向け利用促進を並行して推進。週次で利用データをレビュー

医療データ連携基幹システム連携本番稼働

基幹システム連携・本番稼働支援

背景

AIを組み込んだ業務システムと基幹システムのデータ連携が構想段階で止まっており、設計の曖昧さから本番稼働の目処が立っていない状態でした。

課題

データ連携の要件が曖昧で、関係部門間の認識がすり合っていない
PoC環境では動くが、本番の運用条件（データ量・例外処理・障害時対応）が考慮されていない
本番稼働後の運用体制・手順が設計されていない

FDEのアプローチ

STEP 01

要件定義と連携設計の再整理

関係部門へのヒアリングを通じてデータ連携要件を再定義し、例外処理・障害時の挙動まで含めた本番前提の設計に引き上げました。

STEP 02

本番稼働への立ち会いと初期安定化

本番切り替えに立ち会い、発生した問題をその場で切り分け・対処。稼働直後の不安定期を集中的に支えました。

STEP 03

運用手順の整備と引き継ぎ

運用Runbookを整備し、日常運用・障害対応を現場チームが自走できる状態にして引き継ぎました。

成果

運用工数削減 20-35% を実現
構想段階で停滞していた連携システムが本番稼働に到達
運用手順が整備され、現場チームによる自走運用に移行

支援体制：要件定義から本番立ち会い・初期安定化まで、FDEが一気通貫で担当

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