活用業務が見えない
- 生成AIをどの業務に適用すれば効果が出るのか、社内で判断できない
- 情報収集はしているものの、自社に最適な活用テーマを描けずにいる
生成AIを業務の中で本格運用へ。NTT東日本が実績に基づく伴走体制とツールで業務実装と定着を支援
BizDrive生成AIパートナースタジオ
こんなお困りごとはないですか？
チャットボット止まり
- 社内向けチャットボットは導入したが、それ以上の活用に広がらない
- 「便利な検索ツール」の域を出ず、本格的な業務改革につながっていない
機密情報を扱えない
- 社内セキュリティポリシーへの懸念から、実業務への適用に踏み出せずにいる
- 社内データや機密情報を生成AIに連携できず、活用範囲が限定的
現場で定着しない
- 業務に組み込んでも、現場社員に使い続けてもらえない
- 導入直後は活用されたが、いつの間にか元の業務フローに戻ってしまう
BizDrive生成AIパートナースタジオは
そのお困りごとの解決策を提案します
A統合伴走支援
業務のToBe具体化や課題抽出、設計構築や運用定着までの道筋をお客さまと共に伴走のもと実現。
- AIアセスメント
- お客さま業務のToBe具体化、課題精査
- 既存システムとの接続含めたシステム設計
- カスタマーサクセスへの伴走
+α
NTT東日本全社で取り組んでいるDX推進の中での実体験をもとにした具体的な支援が可能
BAIエージェントの導入・活用
お客さまの業務変革に必要なAIエージェントをクイックに開発・試行できる開発基盤を提供。
- 高速にさまざまなAIアプリを開発、検証できる基盤
- クラウドにもオンプレミスにも対応
- クラウドLLMやtsuzumi 2などのローカルLLMから選択
+α
NTT東日本社内での開発運用保守ノウハウを活かしたAIアプリの業務適用方法のご提案まで可能
BizDrive生成AIパートナースタジオの提供イメージ
STEP1実証 AIで業務を試す |
STEP2本格導入 AIで業務を変える |
STEP3全社適用 AIで業務が変わり続ける |
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|---|---|---|---|
ご支援内容 |
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業務フローとAIエージェント |
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STEP1実証 AIで業務を試す |
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ご支援内容 |
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業務フローとAIエージェント |
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STEP2本格導入 AIで業務を変える |
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|---|---|
ご支援内容 |
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業務フローとAIエージェント |
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STEP3全社適用 AIで業務が変わり続ける |
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|---|---|
ご支援内容 |
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業務フローとAIエージェント |
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NTT東日本の強み
POINT 1
業務変革を目的に
ツールの提供ではなく、テーマ設計(お客さまのToBe具体化/課題具体化)から成果創出までの道筋をお客さまと共に創る
POINT 2
豊富な実績・ノウハウによる伴走支援
NTT東日本グループで取り組む自社DXでの成功体験やつまずきポイントから導き出されたナレッジを体系化し支援
POINT 3
品質担保
社内活用で磨き上げた雛形アプリの提供や独自アプリの構築、運用保守を提供
POINT 4
セキュリティ
利用シーンに合わせクラウド、オンプレミスの構成選択可能。
tsuzumi 2活用によるソブリン性も提供可能
POINT 5
拡張性
ユースケースや利用情報の秘匿度に応じ適切なLLMモデルを選択。ファインチューニングも提供
POINT 6
パッケージ提供
必要な価値に最良な型を素早く提供
BizDrive生成AIパートナースタジオの提供メニューと提供環境
| 提供メニュー | ||
|---|---|---|
| 区分 | 項目 | 内容 |
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A 統合伴走支援※1 |
AIアセスメント | 業務適用範囲の可視化と優先度評価 |
| お客さま業務のToBe具体化、課題精査 | あるべき業務フロー設計やKPI定義 | |
| 既存システムとの接続含めたシステム設計 | 基幹・SaaS連携を含む全体設計 | |
| カスタマーサクセスへの伴走 | 定着・活用拡大に向けた継続支援 | |
| AIエージェントツールの選定 | 業務適合性・機密性などを踏まえツール選定 | |
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B AIエージェントの導入・活用 |
AIエージェントツールの基盤構築 | オンプレミス/クラウドを選択し基盤構築 |
| AIエージェントツールの標準アプリ提供 | 社内資料検索や文書生成などの標準機能を提供 | |
| AIエージェントツールの個別アプリ開発 | 業務特化エージェントのカスタム開発 | |
| LLMモデルの構築 | ソブリン性を持つtsuzumi 2を含む主要LLMから選定 | |
| 故障対応 | 障害発生時の調査・復旧対応 | |
| 監視 | 基盤・LLMモデルの稼働監視 | |
| アップデート対応 | 基盤・LLMモデルのバージョン更新 | |
| 研修・ハンズオン | 利用者向けの研修提供 | |
 個別対応 |
個別対応業務 | 上記以外のご要望への対応 |
| 提供環境 |
|---|
クラウド
AzureとAWSのご利用に対応
利用規模に応じて構成をご提案いたします エントリー
 ～100人程度スモール
 ～200人程度ミドル
 ～500人程度エンタープライズ
 ～1000人程度
クラウドLLMやtsuzumi 2をはじめとするローカルLLMのご利用に対応します
上記に当てはまらない場合や特殊な要件について個別にご相談を承ります |
- 統合伴走支援のメニューは随時拡充・更新しております。最新の提供内容については下記よりお問い合わせください。
ユースケース
法人向け AIエージェント例
CASE 1
顧客の意思決定を動かす提案をしたい
- 商談前の企業調査や過去商談履歴の確認、業界動向の収集などに時間がかかり、営業担当者ごとに情報収集や提案内容にばらつきが発生している
- 顧客システムや営業支援ツール、Web情報など必要な情報が複数システムに分散しており、迅速な商談準備や顧客理解が難しい
顧客理解を深めて提案内容を生成
CASE 2
データから次の打ち手を見つけたい
- アンケートデータや業務データを分析する際、必要なデータ取得やクロス集計、分析観点の整理など複数の作業が発生し、分析業務に時間がかかっている
- 分析対象データに加え、関連資料や過去レポートなど複数の情報を横断的に確認する必要があり、分析・レポート作成業務の負荷が高い
データを分析し判断材料を整理
教育機関向け AIエージェント例
CASE 3
一人ひとりに合った学びを届けたい
- 授業に関する質問対応や学習フォローでは、単純な回答だけでなく、生徒ごとの理解状況に応じた対話や問いかけが求められている
- 授業資料や学習状況など複数の情報を踏まえた対応が必要となり、継続的なフォローや授業改善に工数が発生している
理解状況に応じた学習対話を実施
CASE 4
採点の業務負担を減らしたい
- レポート採点では、日本語特有の表現や文脈、解釈の違いを踏まえた評価が求められている
- ルーブリックなど複数の評価基準をもとに、多面的な観点で採点やフィードバックを行う必要があり、評価品質のばらつきや工数が発生している
課題観点に沿った採点とコメントを生成
金融機関向け AIエージェント例
CASE 5
委託先リスクを的確に見極めたい
- 外部委託先やクラウドサービスの利用にあたって、社内情報や公開情報を確認し、委託先のリスクを適切に評価する必要がある
- FISC基準や第三者認証の有無など複数の観点を踏まえて確認する必要があり、評価品質のばらつきや確認工数が発生している
委託先情報を照合しリスク結果を整理
CASE 6
業界の動きを捉え自社の検討に活かしたい
- 他行の新サービスや生成AI活用、業務施策などを把握するため、ニュースやIR資料、公開情報を継続的に確認する必要がある
- 公開情報の収集や整理に工数が発生しており、他行比較や情報整理の属人化が発生している
他行情報を比較し調査結果を整理
自治体向け AIエージェント例
CASE 7
報告書類を効率的に確認したい
- 補助金の実績報告では、申請様式ごとに異なる確認項目やチェックリストに沿って内容を確認する必要がある
- 添付資料や記載内容の確認作業に時間を要しており、確認業務の負担が大きくなっている
実績報告書を照合しチェック結果を整理
CASE 8
問い合わせ対応の品質を向上したい
- 自治体の条例や要綱、関連資料に関する問い合わせでは、対象文書や関連条文を確認する必要がある
- 条例改定や文書量の増加により、必要な情報の確認や関連文書の整理に時間を要している
関連文書を検索し根拠ある回答を生成
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