ChatSense ビジネス活用できる 画像生成AIサービスの導入事例
サービス詳細導入企業｜株式会社ナレッジセンス
日本車輌、ChatSenseを導入。「社内データ学習」のRAG機能を利用して業務変革。契約書類確認からプログラミングまで
課題・目的
最新技術をセキュアに検証できる環境がなかった
過去20年分のトラブル対応記録が有効活用されていなかった
契約書の雛形チェックに膨大な時間がかかっていた
導入後の効果
最新技術（GPT・RAG・AIエージェント等）を早期に業務で検証可能になった
過去のトラブル事例に詳しいAIで属人化した知見を棚卸しできるようになった
契約書の一次確認作業時間が80％以上短縮された
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導入事例の詳細
導入前の課題
最新技術をセキュアに検証できる環境がなかった
過去20年分のトラブル対応記録が有効活用されていなかった
契約書の雛形チェックに膨大な時間がかかっていた
内製Webシステムの修繕作業がプログラミングできる社員に集中していた
導入の目的
セキュアに生成AIを検証・活用するための環境整備
社内データを学習させて業務効率を向上させるためのRAG導入
契約書の一次チェックなどの業務時間短縮のための活用
プログラミングや設計業務の工数削減のための支援
導入後の効果
最新技術（GPT・RAG・AIエージェント等）を早期に業務で検証可能になった
過去のトラブル事例に詳しいAIで属人化した知見を棚卸しできるようになった
契約書の一次確認作業時間が80％以上短縮された
英語翻訳・文書作成・プログラミング時間があらゆる部署で短縮された
設計書作成時間が従来の約1/10になった
一部業務で約80％の工数削減につながった
導入の決め手
RAGの回答精度が高かったこと
RAG利用時の料金が人数増加でも一定であること
サポートチームの対応速度と信頼感があったこと
導入後3年間のコストパフォーマンスを考慮したこと
導入のプロセス
複数社の生成AIサービスを比較検討し、RAGの回答精度を主要評価軸としてChatSenseを選定。導入後に実運用での評価を継続し、半年後に再比較したが継続利用を決定。必要に応じてChatSense側のエンジニアと連携しRAGのチューニングを実施して精度向上を図った。
活用方法
RAGで社内データ（トラブル記録、議事録、ソースコード等）を学習させたAIによる検索・要約・一次チェック、契約書の一次チェック、プログラミング支援（設計書作成、コードのベース作成）、M365 Power Automateを活用したローコード支援、会議議事録検索など
社内の反応
各部署での活用が進み、現場からは工数削減や運用のしやすさに対する好意的な反応。法務への申請前の一次チェック運用が定着し、見落としリスクも低下。
今後の展望
営業ノウハウ（暗黙知）の継承を目的としたAIエージェントの構築、商談の音声データや文字起こしの蓄積・検索基盤整備、OutlookやTeamsなどMicrosoft製品との連携強化によるRAG活用の拡大
カテゴリ
ChatSenseは、法人・自治体がセキュアな環境でChatGPTを利用できるサービスです。多くの企業・行政機関で導入実績があります。独自データの追加学習機能や、エンタープライズ機能があります。
株式会社ナレッジセンス
2〜5名
非上場
東京都
- 社内データを活用(RAG)「ChatSense」 — ChatSenseは、セキュリティ高い環境でChatGPTを活用できる法人向け生成AIサービスです。社内データを学習させて、その内容に基づいて回答させることが可能です。 - 生成AIを活用DX戦略コンサルティング — 生成AIに限らず、ICTを活用したDX全体の戦略コンサルティングサービス(DX戦略、コンサルティング、研修・ワークショップ) - 社内外向けのソリューション開発 — 生成AIやVRなどの新技術を用いたソリューション開発(生成AI社内ツール、生成AIを組み込んだアプリ受託開発)
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株式会社ナレッジセンス(2〜5名)
営業・マーケティング
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東京都
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