じゃらんリサーチセンターは静岡県熱海市で、「AIエージェント」の実装を通じて地域の持続可能な観光地経営を目指した実証事業を行いました。このプロジェクトでは、熱海市、熱海観光局、旅行者、観光事業者の連携を強化し、AIを用いた循環サイクルを構築しました。

具体的な成果として、AIダッシュボードやAI検知アラートを導入することで、観光に関連する統計データやウェブ行動データの分析業務を最大90分の1に削減しました。これにより、業務負担が軽減され、インバウンド旅行者が前年比で約2倍に増加しました。また、Google検索での表示回数も15.3倍に増加しました。

さらに、「AI多言語ツール」を活用して、分析結果を基に多言語情報を自動生成し、品質を担保しながら発信しました。「AIレポート作成ツール」によって、観光案内所での訪問者データや問い合わせ情報を迅速に整理し、報告書作成の時間を短縮。QRコードを利用した案内により、接客工数を約3割削減するなど、業務の効率化も実現しました。このように、AIの実装により、観光業務の効果的かつ効率的な運用が可能になりました。

GVA TECH株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役：山本 俊）は、弁護士向けに新たな生成AIサービス「AI書面作成」をリリースしました。このサービスは、証拠解析から法律書面作成までの一連のプロセスを自動化し、弁護士の思考プロセスを支援するものです。これにより、証拠の整理にかかる時間を大幅に削減し、業務効率を向上させます。

具体的には、ユーザーが事件類型を選択し、関連する証拠データを一括処理することで、訴状や答弁書を瞬時に生成します。この機能は、GoogleドライブやBox、SharePointなどのストレージツールと連携し、セキュリティ面でもISO27001認証を取得しています。クライアントと弁護士双方にとって、迅速かつ効率的な法務支援が可能になります。

トライアル利用者からは、証拠の取り扱いや事実関係の整理が非常に高いレベルで再現され、実務のスピードが劇的に向上したとの声が寄せられています。特に、緊急の依頼に対しても、データの読解から訴状作成までを短時間で行えるため、弁護士の生産性を大幅に高めていることが評価されています。

GVA TECHは、これにより法的支援の質を向上させ、「法とすべての活動の垣根をなくす」社会の実現を目指しています。

富士通は大規模言語モデル（LLM）を活用し、ソフトウェア開発の全工程をAIが自動実行する「AI-Driven Software Development Platform」を開始しました。このプラットフォームでは、要件定義から設計、実装、結合テストまで複数のAIエージェントが協力し、手動での介入なしに開発工程を完了できます。

特に注目すべきは、法令改正の内容を解析し、設計書やソースコードと照合して改修箇所を特定する機能や、開発ルールに基づいて品質を検証する機能、そして結合テスト仕様とテストコードを自動生成する機能です。これにより、複雑な大規模システムの自動化が可能となります。

富士通Japanでは、この基盤を67業種の業務ソフトウェアに適用し、特に医療や行政分野における法改正への対応に利用していく予定です。2026年1月には診療報酬改定に伴う改修を開始し、2024年度の実証テストでは、従来3人月かかっていた改修作業がわずか4時間で完了し、生産性が約100倍に向上しました。

このプラットフォームにより、法改正や制度変更への迅速な対応が実現し、システム確認にかかる負担が軽減されると同時に、IT人材不足の解消や顧客の新サービス開発に集中できる時間の創出を目指しています。将来的には、金融、製造、流通、公共分野にも展開し、業界のスタンダードを目指す計画です。

エンゲージメントサーベイを実施する際、約70％の従業員が不満を感じており、その結果、組織に対する不信感が増しています。具体的な変化が見えないまま、従業員に回答を強いる「測りっぱなし」の運用が主な原因です。また、管理職の半数がマネジメントに十分な時間を割けておらず、この「実行力の壁」が問題をさらに深刻化させています。上司と部下の認識のズレが、組織改善を妨げる大きな要因となっており、約80％の部下がこの違和感を感じています。

この課題に対処するためには、AIを活用したデータ分析が有効です。AIは離職やメンタル不調の予兆を早期に検知し、従業員の性格や状態に応じた最適なフォローガイドを自動的に提示します。この仕組みにより、誰でも質の高い対話を実現でき、現場マネージャーがタイムリーに改善サイクルを回すことが可能になります。これにより、エンゲージメントサーベイの効果を最大化し、組織の自走する力を強化することが期待できます。

成果を実現するために、組織改善を単なるスローガンに終わらせず、実際の行動に結び付けるための具体的なアプローチを知ることが重要です。AIの活用を通じて、効果的なエンゲージメント施策を続けていくことが求められています。