使用した道具：ChatGPT Enterprise（カスタムGPT）
AIエージェントに向き合う風土づくりとして、全社員に自分の仕事用のカスタムGPTを1人100個作らせ、8月末までにほとんどの社員が作った
2025年9月の報道の時点 · 2025年7月から · 対象：全社員（約2万人）
出典ソフトバンクが「自分仕様のChatGPT」を100個ずつ社員に作らせた理由。人事担当が語る風土醸成の効果（Business Insider Japan）
業務別のIT環境
業務アプリを作るやり方と事例
製品・仕組みごとに、各社の使い方を比べられます。用途、対象、利用状況と出典の時点を合わせて確認してください。
20社の公開情報利用状況は、それぞれの出典が示す時点のものです。
ChatGPT
ソフトバンク
ソフトバンクグループ
使用した道具：ChatGPT（カスタムGPT）
全社員が業務でAIを使う中で、特定の業務や用途に合わせて作り変えたChatGPT（カスタムGPT）を、グループ内で約250万個作った
2025年11月の会社自身の発表の時点 · 対象：ソフトバンクグループ（ソフトバンク株式会社とソフトバンクグループ株式会社など）
大成建設
使用した道具：ChatGPT Enterprise（カスタムGPT）
社員が自分の業務に合わせた専用のAI（カスタムGPT）をプログラムを書かずに作り、設計・施工や営業支援などに使っている。導入から3か月で、1人あたり週平均5.48時間の業務を減らした（250名換算で年間6.6万時間）
2025年11月の会社自身の発表の時点 · 2025年4月から · 対象：2025年4月に250名から始め、8月に1,000名へ。順次全社員へ広げる予定
使用した道具：ChatGPT Enterprise（カスタムGPT）
社員が業務ごとの専用のAI（カスタムGPT）を作っている。作られたカスタムGPTは3,300種類、プロジェクトは3,800種類で、1人あたりの業務削減は平均週5.5時間以上（年間約260時間相当）。週間アクティブユーザー率は90%
2026年1月の導入事例の時点
Dify
ライオン
現場の社員が自分の業務に合わせたAIエージェントを少ないコードで作っており、研修で育てた約100人が作ったツールは平均で年84時間の効率化になった
2026年10月の報道の時点 · 2024年から · 対象：ビジネス部門の社員 約100人（公募で1期あたり約40人）
リコー
現場の社員が自分の業務に合う生成AIアプリをノーコードで作る市民開発を全社に広げ、約2000人が作る権限を持つ
2025年10月の会社自身の発表の時点 · 2025年1月から · 対象：約4300人が業務で利用（2025年9月）
博報堂DYホールディングス
社員が自分で仕事のAIアプリを企画して作れるよう、Difyの全社導入を進めている
2026年3月の会社自身の発表の時点 · 対象：博報堂ＤＹグループ（一部のグループ会社は導入済み）
出典博報堂ＤＹグループ、社員の知見向上施策と使用環境の整備で、生成AIの実践的活用によるマーケティング変革を加速（博報堂ＤＹホールディングスのニュースリリース）
Cursor
note
職種を問わず全社員が業務の道具を自分で作れるようにし、マーケティングのデータ集計や社内規定の質問への回答案づくりなどに使う想定で、使い方の教育も用意する
2025年12月の会社自身の発表の時点 · 2025年12月から · 対象：全社員（マーケター・人事・カスタマーサクセスなど開発職以外も）
出典note、非エンジニアを含む全職種にAIコードエディタ「Cursor」を導入。全社員がAIとともに開発に挑戦できる制度を開始
カケハシ
開発や検証に使う社内向けの道具を、生成AIへの指示と動作の確認だけで2時間ほどで作り（通常なら数日かかる作業と見ている）、運用の管理画面も数時間で作った
2025年7月の会社自身の発表の時点 · 対象：生成AI研究開発チーム
Microsoft Power Platform
伊藤忠商事
社内の業務改善のアプリを少ないコードで短い期間で作っており、2022年から1年あまりで20を超えるアプリを作り、7つのカンパニーで使われている
2024年3月の導入事例の時点 · 2022年から · 対象：7つのカンパニー（約600社のグループ会社・関連会社にも広げる計画）
出典マイクロソフト ビジネス アプリケーション導入事例集【Microsoft Dynamics 365 | Microsoft Power Platform 編】（伊藤忠商事）
日清食品ホールディングス
社内の業務アプリを、プログラムをほとんど書かずに自社で作っている。社内のAIチャットの画面もこれで作った
2023年7月の導入事例の時点
ServiceNow
NEC
使用した道具：ServiceNow など
部門や業務ごとに個別に作られていた約2000の古いシステムを新しい仕組みに置き換え、業務の流れの標準化と社内データの一元化を進めた
出典の時点は不明（2026年10月10日に掲載を確認） · 対象：社内（前の中期経営計画の2021～2025年度） · 乗り換え元：約2000の古いシステム · 乗り換え先：ServiceNow など
出典120年以上の歴史を誇るNECの「AIネイティブカンパニー」への進化（日経ビジネス電子版 Special。日経BPが企画・制作した広告）
カルビー
1990年代から業務アプリを作ってきたグループウェアから業務の基盤を移し、使い続けるアプリを選んで移しながら新しいアプリも作っている
出典の時点は不明（2026年10月13日に掲載を確認） · 対象：本社と関連会社のすべて（情報システム本部が移行を担当） · 乗り換え元：1990年代から使ってきたグループウェア · 乗り換え先：ServiceNow
出典生産性と働きやすさを向上して「社員を元気にするIT」を目指す（日経ビジネス電子版Special。ServiceNow の広告記事・3ページ）
Dify（自社で作ったアプリのマーケットプレイス）
リコー
グループで作った約9,300の生成AIアプリから役立つものを共有し、探して使い回せる社内のマーケットプレイスを始めた
2026年6月の会社自身の発表の時点 · 2026年6月から · 対象：国内グループ社員約3万人が Dify を使える
Gemini Enterprise（Google Cloud）
損保ジャパン
研修に合格した従業員が、2026年1月に全従業員へ入れた生成AIの基盤で、自分の業務に合わせたAIエージェントを作って社内に共有している
2026年9月の報道の時点 · 2026年1月から · 対象：全従業員約2万人（エージェントの作成と共有は研修の合格者だけ）
Jitera（ローコード開発ツール）
カルビー
工場と地域の飲食店をつなぐ新規事業で、複数の Excel で持っていたデータをローコードで内製した業務システムに集め、データ入力の時間を約3分の1にした
2024年1月の報道の時点 · 対象：新規事業 FOOD for FACTORY
KOKUYO AI Chat（自社の生成AI環境。Amazon Bedrock・ChatGPT・Microsoft Azure の基盤モデル）
コクヨ
社員から集まった業務改善やビジネスのアイデアを形にするため、複数の基盤モデルを1つの画面で使える社内専用の生成AI環境を全社員に公開した
2024年2月の導入事例の時点 · 2023年12月から · 対象：全社員
Mendix（ローコードの開発基盤）
NEC
社員が安心・安全に生成AIを使える社内向けサービスの画面を、ローコードの開発基盤で2週間で作り、使うLLMを自由に切り替えられるようにしている
2023年9月の導入事例の時点
RAG の自動評価のシステム（AWS 上に自社で作った）
日産
取扱説明書の質問に答える生成AIの回答の精度の評価を自動にし、評価の時間と費用が手作業より90%減った
出典の時点は不明（2026年10月17日に掲載を確認） · 対象：R&D 部門
出典日産自動車、データ駆動型の自動車開発に AWS を活用し、開発効率を大幅に向上。R&D 領域への生成 AI 活用も開始（AWS 導入事例）
WAAAP（自社で作った開発基盤。AIの支援の一部に Google Cloud の Gemini Enterprise）
大阪ガス
業務のシステムを企画から運用までAIが支える自社の基盤で作り、外部に頼む従来の開発より期間を最大約6割縮めた
2026年10月の報道の時点 · 対象：Daigasグループ
kintone
東京電力ホールディングス
DX推進室はサポートに徹し、現場の社員が自分で kintone のアプリを作って業務を改善する形で、約3,000人の会社に広げている
2024年10月の報道の時点 · 対象：東京電力エナジーパートナー（DX推進室が支援）
kintone
ドコモSMTBネット銀行
業務アプリを社内で作る道具をカスタマーセンターから複数の部門に広げ、2年で利用者は20人から550人になり、試作を含めて200を超えるアプリを作った
2024年10月の報道の時点 · 対象：カスタマーセンターほか複数の部門
生成AI（製品名の記載なし）
キリンホールディングス
AI役員の仕組みを事業会社でも共通で使える業務アプリに作り直し、要件定義から実装まで生成AIを使って社内で開発した
2026年5月の会社自身の発表の時点
出典AI Executive “CoreMate” Rolled Out to Group Operating Companies
自社で作ったAI（影響分析AI・テストシナリオAI。ServiceNow のアップグレード向け）
NEC
社内システムのアップグレードで、カスタマイズしたアプリへの影響分析とテストシナリオの提案をAIに任せ、影響分析の工数を92%、テストの工数を43%減らした
出典の時点は不明（2026年10月10日に掲載を確認）
出典120年以上の歴史を誇るNECの「AIネイティブカンパニー」への進化（日経ビジネス電子版 Special。日経BPが企画・制作した広告）
製品名の記載なし（ローコード開発の基盤）
ミスミグループ本社
基幹システムの画面の層をローコードの開発基盤で作り、利用者からの画面の改善要望に経験の浅いエンジニアでも応えられるようにした
出典の時点は不明（2026年10月23日に掲載を確認） · 対象：基幹システム NEWTON の画面（アプリケーション層）
業務アプリを作るを、techtech.club で試した記録
自分の会社で試して、残ったやり方を書いています。
Claude
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