homula実績省人化型日本
請求書処理の自律実行エージェント
製造業・従業員3,000名超
85%
処理時間削減
0.3%未満
エラー率
68時間
月間削減工数
Use Cases
AIエージェント導入ユースケース
homulaは、エンタープライズ企業のAIエージェント導入を4つの適用タイプ（省人化型・予測最適化型・知識拡張型・顧客接点型）で体系化し、業種・部門を横断した最適なソリューションを設計・実装するAIインテグレーターです。
homula導入実績とグローバル先行事例（Klarna・Amazon・Morgan Stanley・SoftBank等）から、貴社の課題に近いユースケースをお探しください。掲載にないケースもお気軽にご相談ください。
省人化型
定型業務の自動化
請求書処理、問い合わせ対応
予測・最適化型
意思決定の高度化
需要予測、設備保全、在庫最適化
知識拡張型
属人化の解消
社内QA、文書検索、R&D支援
顧客接点型
対応品質の均質化
音声AI、パーソナライズ応答
AIエージェントの4つの適用タイプ
グローバル先行事例の調査から、ROIが実証されているAIエージェントのユースケースは4つの類型に分類できます。2024年時点で組織の78%が何らかの形でAIを業務に導入しており、前年の55%から急増しています。
社内向け
顧客向け
省人化型
経理、人事、法務、カスタマーサポート
→ 定型業務の完全自動化、例外処理のみ人間
知識拡張型
法務、R&D、金融、コンサルティング
→ ベテラン知見のAI化、設計探索支援
予測・最適化型
製造、物流、インフラ、在庫管理
→ 需要予測、故障予兆検知、稼働最適化
顧客接点型
小売、金融、営業、EC
→ リアルタイム応答、パーソナライズ
AIエージェント導入事例
20 件
homula実績予測・最適化型日本
需要予測 × 自動発注エージェント
製造業・購買部門
70%削減
欠品率改善
年間40%減
廃棄ロス
1日→10分
発注判断時間
homula実績知識拡張型日本
規制文書QAエージェント
金融業・コンプライアンス部門
3日→30秒
回答時間
95%以上
回答正確性
80%削減
担当者負荷
homula実績顧客接点型日本
音声AIエージェントによるコールセンター自動応答
サービス業・コールセンター
70%→98%
応答率
0.9秒
平均応答速度
45%削減
オペレーター負荷
homula実績知識拡張型日本
営業インテリジェンスエージェント
IT企業・営業部門
75%削減
商談準備時間
30%向上
提案採用率
1.4倍
営業1人あたり商談数
homula実績予測・最適化型日本
生産スケジュール最適化エージェント
製造業・生産管理部門
4時間→15分
計画立案時間
12%向上
設備稼働率
88%→97%
納期遵守率
homula実績知識拡張型日本
契約書レビュー支援エージェント
商社・法務部門
2時間→20分
レビュー時間
ゼロ
リスク検出漏れ
2倍
月間対応可能件数
homula実績予測・最適化型日本
施設設備の予兆検知・自動保守エージェント
不動産・施設管理部門
60%削減
突発故障
年間35%減
保守コスト
50%削減
入居者クレーム
homula実績顧客接点型日本
AIトリアージ受付エージェント
医療法人・受付部門
60%削減
受付工数
95%以上
適切配科率
40%短縮
患者待ち時間
homula実績省人化型日本
入社オンボーディング自動化エージェント
全業種共通・人事部門
75%削減
手続き工数
ゼロ
確認漏れ
100%
入社初日準備完了率
グローバル事例省人化型欧州
Klarna
AIエージェントが月間230万件の問い合わせを処理、700人分の業務を代替
700人分
代替人員相当
11分→2分
対応時間
4,000万ドル
年間利益改善
グローバル事例省人化型欧州
Unilever / Siemens
請求書処理の完全自動化で処理コスト80%削減、サイクルタイムを同日処理に短縮
80%削減
処理コスト
95〜99%
データ抽出精度
14.6日→同日
処理サイクル
グローバル事例予測・最適化型北米
Amazon
AI需要予測で当日配送アイテム70%増、3億人以上がAIショッピングアシスタントを利用
70%増加
当日配送アイテム
最大20%向上
需要予測精度
5〜10%
在庫削減
グローバル事例予測・最適化型欧州
Siemens
AI予知保全で計画外ダウンタイム35〜40%削減、作業員の生産性70%向上
35〜40%削減
計画外ダウンタイム
15〜20%削減
保全コスト
70%向上
作業員生産性
グローバル事例知識拡張型北米
Morgan Stanley
GPT-4ナレッジアシスタントを16,000人に展開、チーム採用率98%を達成
98%
チーム採用率
20%→80%に改善
情報検索効率
30分/回削減
会議準備時間
グローバル事例知識拡張型北米・欧州
AstraZeneca / Pfizer
AIエージェントで創薬候補の探索を加速、文書作成時間85%削減・臨床試験成功率2倍
最大80%短縮
文献調査時間
85%削減
文書作成時間
80〜90%
第I相試験成功率
グローバル事例顧客接点型欧州
Vodafone
AIエージェント「SuperTOBi」が月間6,000万件の対話を処理、自動完結率70%を達成
6,000万件
月間対話処理
70%
自動完結率
15%→60%
初回解決率
グローバル事例顧客接点型北米
Shopify
AIアシスタント「Sidekick」でAI経由注文15倍増、3週間で2.9万件の業務自動化を実行
15倍増加
AI経由注文数
2.9万件超
業務自動化（3週間）
31%（Q4）
マーチャント売上成長
グローバル事例省人化型日本
SoftBank
全従業員がAIエージェントを自作、10週間で250万個を構築し組織文化を変革
250万個超
AIエージェント作成数
社員の80%
AI活用イメージ確立
2,000名以上
AI認定取得者
グローバル事例予測・最適化型日本
Hitachi
現場（OT）とITを繋ぐAIエージェントで、フロントライン生産性60%向上を実現
60%向上
フロントライン生産性
15%削減
メンテナンスコスト
30%向上
開発効率
掲載事例は各社の公開情報に基づくhomulaの分析です。実際の導入効果は業務環境により異なります。
homulaのアプローチ
01
類型で切り口を決める
業種固有の課題を4類型に紐づけ、AIエージェントの「型」を特定。業界を問わず成果が出るパターンを高速で適用します。
02
5日で仮説を検証する
ブートキャンプで実データを使ったプロトタイプとROI試算を提示。机上の空論ではなく、動くもので意思決定できます。
03
成果で全社に展開する
1部門の成功をテンプレート化し、横展開。Agens Controlで全社AIガバナンスを統一し、部門別PoC乱立を防止します。
グローバル先行事例から見える3つの成功法則
Klarna・Amazon・Morgan Stanley・SoftBank等のグローバル先行事例を分析した結果、AIエージェント導入を成功させる企業に共通する3つのパターンが明らかになりました。
01
データの完全な統合とRAGの高度化
ERP・CRM・SCM・IoTデータを統合した「データレイク」が不可欠。AIが「予測」から「実行」に移るためには、最新データが常にエージェントから参照可能である必要があります。
参照: Amazon、Morgan Stanley
02
人間とAIの協調によるハイブリッドモデル
AIを「代替」ではなく「拡張」と捉える組織設計。AIが定型業務を担い、人間がより高度な意思決定・共感・戦略立案にシフトする構造が成果を最大化します。
参照: Klarna、Vodafone、SoftBank
03
スピードと自律性への大胆な投資
AIエージェントの恩恵は「スピードの加速」で複利的に増大。AIをITツールではなくビジネスモデル再構築の「経営の核」として位置づける企業が市場を変えています。
参照: AstraZeneca、Amazon
よくあるご質問
まず自社の課題が4類型（省人化型・予測最適化型・知識拡張型・顧客接点型）のどれに当てはまるかを特定してください。判断に迷う場合はブートキャンプ（3〜5日）で業務棚卸しからお手伝いします。掲載にないケースもお気軽にご相談ください。
homula導入実績タブの数値は実案件の成果に基づいています。グローバル先行事例タブの数値は各社の公開情報（決算資料、公式プレスリリース等）に基づくものです。実際の効果は業務の複雑さやデータ品質により異なります。ブートキャンプ（3〜5日）で貴社環境での実測値とROI試算を提供します。
AIエージェントの4類型は業種横断で適用可能です。実際に製造・金融・不動産・医療・IT・人事と幅広い業種での実績があります。貴社固有の業種課題に合わせたソリューション設計はお問い合わせください。
ブートキャンプ（3〜5日、50〜200万円）で動くプロトタイプとROI試算を提示します。PoC止まりを防ぐため、ブートキャンプの段階で本番移行計画と全社展開のロードマップも合わせて設計します。
MCP（Model Context Protocol）を活用し、SAP・Salesforce・freee・kintone・Google Workspace等の主要システムとの連携実績があります。API公開がないシステムでもRPA連携やDB直接接続で対応可能です。
グローバル先行事例のセクションは、各社が公開している決算資料・公式発表に基づくhomulaの分析です。homulaは特定ツールに縛られないコンポーザブルAIアーキテクトとして、これらの事例と同等以上の成果を日本のエンタープライズ環境で再現するための技術設計を行っています。自社導入実績については個別にご説明いたします。
貴社の課題に近いユースケースはありましたか？
掲載事例以外にも、業種・部門を問わず多様なAIエージェントの設計・実装が可能です。まずはブートキャンプ（3〜5日）で、貴社環境での実測値とROI試算をお確かめください。
※ グローバル先行事例は各社の公開情報（決算資料、公式プレスリリース、IR資料等）に基づくhomulaの分析です。実際の効果は業務の複雑さやデータ品質、導入規模により異なります。homula導入実績の数値は実案件の成果に基づいています。