株式会社RightTouchが開発した生成AIプロダクト「QANT VoC」が、ブックオフコーポレーションのカスタマーコミュニケーション部門に導入され、このシステムによって顧客の声（VoC）データの分析と活用が自動化されます。これにより、効率的なカスタマーサポート体制が構築され、実店舗やオンラインストアからの多様な顧客ニーズに迅速に対応できるようになります。

特に、QANT VoCはAIを用いて顧客の問い合わせを高精度で自動分類する機能を持ち、このプロセスの工数を大幅に削減します。従来のテキストマイニングツールでは解決が難しかった背景や要望を的確に理解し、定量的な分析を行うことが可能です。この分析機能により、顧客からの問い合わせの重要性やトレンドを把握しやすくなります。

さらに、VoCに基づく提案を自動生成し、関連部署への情報連携をスムーズに行うことで、部門間の協力体制も強化されます。これにより、改善活動が確実に実行される仕組みが整い、企業全体で顧客中心の経営を推進する基盤が築かれます。

RightTouchは「QANT」を通じて、カスタマーエクスペリエンス（CX）とエンプロイーエクスペリエンス（EX）の向上を図り、様々な業界の企業におけるカスタマーサポートの変革を支援しています。

DMM.comは、ビデオ通販・動画配信サイトから始まり、現在は電子書籍、ゲーム、英会話、金融、通販など多岐にわたる事業を展開しています。DMMの強みは、データドリブンなアプローチに注力し、多彩なデジタルコンテンツをユーザーに提供している点です。具体的なデータ分析の応用として、独自のデータ部門が、UI/UX改善から経営判断まで、さまざまな課題に取り組んでいます。

特に、DMMのデータ戦略部は因果推論や効果検証を行い、実施した施策の効果を定量的に測定します。例えば、商品割引やクーポンのキャンペーンが実際にどの程度の売上向上に寄与したかを分析し、ビジネス成果に結び付けることで、より効果的なマーケティング施策の実現を支援しています。

また、データアナリストはビジネス部門と連携し、データ分析の結果をわかりやすく「ビジネスの言語」で伝えます。このプロセスは、レストランの料理人が食材を使って料理を提供する過程に例えられ、データの重要性を際立たせています。

生成AIやAIエージェントは、生産性の向上が期待される一方で、データ分析においてガバナンスがより一層重要になります。誤ったデータを根拠にした誤解を避けるため、データアナリストには高い技術的理解と消費者の感覚が求められています。

IBMは、SSON Impact Awardsで2025年サービス・プロバイダー・オブ・ザ・イヤーに選出され、そのAI駆動型のトランスフォーメーションへのリーダーシップが評価されました。この賞は、Amway、Philip Morris International、Reckitt、Unileverといった一流企業との戦略的パートナーシップによる成果も反映しています。

IBMは、高度なテクノロジーとインテリジェントな自動化を組み合わせることで、顧客が業務を効率化し、透明性を向上させるのを支援しています。具体的な例として、AmwayはIBMとの連携により、自動化、分析、従業員体験の向上を実現し、業務の合理化とパフォーマンス向上を果たしました。Philip Morris Internationalは、IBMの革新性を活かした結果、持続的な成果を上げることができています。

ReckittとUnileverも同様に、IBMとの協力によって具体的なイノベーションと成果を得ています。特にUnileverは、AIを活用した全社的なインテリジェント・ソリューションによるプロセスの迅速化を実現しており、IBMは彼らの信頼できるパートナーとして機能しています。

IBMのアプローチは、AIを搭載した将来の事業運営の実現を信じ、各組織の成長を支援しています。IBM Consulting Asia PacificのJuhi McCelllandは、AIとエージェントのワークフローを通じて変革的な成果を生む能力を評価されています。彼女はまた、クライアントが求める高度なAIソフトウェアや自動化ツールの提供が重要であることを強調しました。

当社は、2025年10月3日に発表したNVIDIAとの協業の成果として、Physical AIとAIエージェントを統合した「Fujitsu Kozuchi Physical AI 1.0」を開発しました。この技術は、高度に機密性のある業務ワークフローを自動化するためのマルチAIエージェントフレームワークを備えています。この第一弾として、当社の大規模言語モデル「Takane」を基にした特化型AIエージェントが、購買部門の業務の効率化を支援します。

近年のAIエージェントは企業のワークフロー一部に留まっていますが、業務の高度な自動化を実現するためには、業種特化型のエージェントが必要です。これにより機密情報を安全に処理することが可能になります。例として、当社の特化型AIエージェントは、帳票理解や購買規約解析、適合チェックの業務を自動化し、約50％の業務工数削減を実現しました。

また、NVIDIAのNIMマイクロサービスとの統合により、保守性が向上し、推論速度も50％向上する見込みです。今後は、AIエージェントを物理ロボットと連携させ、現実世界での業務を理解する高度な協調を目指します。これにより、企業のさまざまなニーズに応じたAIエージェントやPhysical AIの新たな活用が期待されます。