社内のドキュメントの置き場を AI も読みやすい正本にするため、データ整備のガイドラインを作って全社に知らせ、今あるドキュメントを移している
2025年9月の会社自身の発表の時点 · 対象：全社
業務別のIT環境
手順書・社内の知識のやり方と事例
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。
23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。
Notion
Ubie
大阪ガス
議事録や社内ルールなどの文書を社内ポータルに集め、社外とはページごとに権限を分けて共有している
出典の時点は不明（2026年10月20日に掲載を確認）
Ai Workforce
三菱UFJ銀行
過去の提案資料や行内のノウハウを検索して取り出している。共有の前に生成AIで機密の情報を自動で伏せ、検索用のタグも自動で付ける
2026年2月の導入事例の時点 · 2024年10月から · 対象：法人営業担当者ら約500名
出典LayerXが開発する「Ai Workforce」、三菱ＵＦＪ銀行に行内外データと連携したAIエージェントデータ基盤を提供開始。提案書自動生成により、年間20万時間の削減を目指す
Ai Workforce（提案書データレイク）
三菱UFJ銀行
大企業向けの法人営業で、お客の情報を伏せたうえで提案書を行内で共有し、必要な情報が分厚い提案資料のどのスライドにあるかをAIエージェントに探させている
2025年12月の会社自身の発表の時点 · 対象：コーポレートバンキング部門
ChatGPT Enterprise（自社の TASUKI Annotation で整えた社内規程とつないだRAG）
ソフトバンク
社内規程やガイドラインの確認を、表の形まで整えた規程の文書とつないだ生成AIで行い、公開から2.5カ月で約2,800時間を生んだ
2026年2月の会社自身の発表の時点 · 対象：延べ1.1万回の利用（公開から2.5カ月）
Claude Code
ログラス
使用した道具：Claude Code Action（GitHub で動かす）
デザインシステムの決まりづくりを、GitHub に課題（Issue）を立てると AI がプルリクエストを作って決まりの案を書く形にした
2025年9月の会社自身の発表の時点 · 対象：デザイン室
DocBase
SmartHR
全社のドキュメントを Markdown で書いて管理し、全従業員があらゆる情報を見られるようにしている（記事は12万件で、3年前の2倍）
2024年7月の会社自身の発表の時点 · 対象：全従業員
Gemini Notebook
星野リゾート
使用した道具：NotebookLM
会社の情報や経営判断の記録を、みんなが引ける知識として整理している
2025年9月の導入事例の時点
Handbook X（アステリア）
京急電鉄
乗務員に紙で配っていた1,000ページ以上の規程集やマニュアルを電子化し、タブレットで共有する
2023年12月の導入事例の時点 · 対象：乗務員約800人
出典大手私鉄「京浜急行電鉄」がHandbook Xを採用し、約800人の乗務員に導入（アステリアのプレスリリース・PR TIMES）
JAL-AI（自社で作った生成AIツール。社内の文書を検索して答える仕組み）
日本航空
社内のナレッジや、整備部門のマニュアルなどの文書を探して答えさせている。整備の問い合わせで誤った答えを出さないよう、ドライブ内のファイルを深く検索する機能を作った
出典の時点は不明（2026年10月9日に掲載を確認） · 対象：グループの全従業員が使える（2024年度には間接部門の社員の実質100%が利用）
LINK Chat（自社で作った社内の技術情報の検索）
ライオン
社内の技術情報を自然な文章で取り出せるようにし、5〜10分かかっていた検索が1件あたり2分未満になり、ファイルを開かなくても要約で中身をつかめるようになった
2026年10月の報道の時点 · 2024年8月から · 対象：研究開発
Lightblue Assistant
清水建設
首都圏の建設現場での試行で、施工要領書や基準書を探して参照する「技術文書アシスタント」を作り、調べる時間が短くなった。これを受けて2025年4月から全社に広げ、利用者は2000人を超えた
2025年7月の報道の時点 · 2025年4月から · 対象：全社（利用者2000人超）
MELGIT-GAI（自社で作った社内向けの生成AIのサービス。基盤は Azure）
三菱電機
社規や設計基準など社内に固有の知識が必要な仕事に社内向けの生成AIを使えるようにし、社内の情報を反映して答える機能を順に足している
2024年10月の会社自身の発表の時点 · 2023年から · 対象：国内の三菱電機グループの従業員（延べ4万人が利用し、1日3万回以上のチャット。2024年10月現在）
PX-AI Plus（社内の情報をRAGにした業務ごとのAI）
パナソニック
社内の情報をもとに答える業務ごとの生成AIを、部門ごとに作って使っている
2026年3月の報道の時点 · 対象：43部門の2558人
SeekAI（自社で作った業務効率化ツール）
LINEヤフー
経費精算などの社内規則を探すときは、この道具を使うことを社内の決まりにしている
2025年7月の会社自身の発表の時点 · 対象：全従業員約11,000人
ナレッジワーク（自社の製品）
ナレッジワーク
入社した人の立ち上がりと、プロダクト開発のマネジメントの共有に、自社の製品を使っている
2024年6月の導入事例の時点
出典BtoBプロダクトの固定観念を超えて。「あきらめ」を強要しない体験をつくり出す秘訣（バクラクの導入事例・ナレッジワーク）
匠KIBIT（FRONTEO）
森永製菓
研究開発の技術やノウハウから、現場で問題が起きたら状況と質問を文章で入れて対処法を引き出せるようにし、答えが無いときはAIが選んだ有識者に回答を頼んでためていく
2024年1月の報道の時点 · 2024年1月から · 対象：研究開発
業務特化型の生成AI（製品名の記載なし。PwCコンサルティングと開発）
東京電力ホールディングス
設備の点検を担う社員が、1冊100ページを超えることもあるマニュアルや過去の点検資料について生成AIに聞き、知りたい答えをすぐ得られるようにした
2025年の導入事例の時点 · 対象：東京電力パワーグリッドの設備の点検 · 試している
出典生成AIは万能ではない。だからこそ早く試す意味がある――東京電力パワーグリッドの生成AIプロジェクトがPoC成功率9割を達成できた理由（PwC Japan のコラム。日経ビジネス電子版の記事の転載）
知識伝承のAI化ツール（自社で作った。クラウドの会社の生成AIと検索の仕組みを組み合わせた）
ライオン
研究でたまった知見や実験のデータから必要な文書を自然な文章で探して生成AIにまとめさせる仕組みを試し、文書を見つけるまでの時間が従来の検索の約5分の1になった
2023年12月の会社自身の発表の時点 · 対象：研究領域 · 試している
出典生成AIと検索システムを用いた「知識伝承のAI化」ツールの開発を開始 研究領域での活用により、イノベーションの創出を加速
自社で作った AI 熊谷正寿（基盤は Claude）
GMOインターネットグループ
代表の経営の考え方とグループの文化をまとめた「GMOイズム」を学ばせたチャットボットで、仕事の悩みや事業計画・販促計画への助言をいつでも受けられるようにした
2024年12月の会社自身の発表の時点 · 2024年12月から · 対象：全パートナー（従業員）
自社で作ったLLMのアプリ
freee
AIの専門組織（AIラボ）で考えたことや学んだことを文書にまとめ、その文書を読ませたLLMのアプリを社内に作り、誰でもAI活用の知見を引けるようにしている
2025年11月の導入事例の時点 · 対象：全社
出典[対談記事]「その AI の精度が 1% 上がったとき、顧客価値は？」freee が語る、価値創出論と AI ネイティブ組織への変革（AWS ブログ）
自社で作った生成AIの社内ナレッジ検索（自社開発のクローラー LITRON Generative Assistant）
NTTデータ
複数の社内サイトに散らばったマニュアルや規程を、生成AIに話し言葉で聞いて探せるようにし、情報は毎日自動で取り込んでいる
2024年5月の会社自身の発表の時点 · 2024年4月から · 対象：NTTデータ（単体）の全社員12,000人
自社で作った社内ドキュメントの検索の仕組み（基盤は Algolia）
SmartHR
6万件以上たまった社内ドキュメント（DocBase）を探す検索の仕組みを作り、社員から「15分かけて探していたドキュメントが5秒で見つかるようになった」という声が出た
2024年7月の会社自身の発表の時点 · 対象：在籍1,185人のうち1,079人（約90%）が直近90日に利用（2024年7月）
製品名の記載なし（タブレット端末・スマートフォン）
JR貨物
紙で見てきた規程やマニュアルを各自の端末で見られるようにし、規程を持ち歩くことが義務の運転士は、何冊もの紙の規程・マニュアルを持ち歩かなくてよくなる
2022年12月の会社自身の発表の時点 · 対象：現業機関の社員（運転士を含む）
製品名の記載なし（社内で作ったRAGのシステム）
JR東日本
社内規定やルールなどの文書を探すため、登録した社内文書から答える仕組みを社内で作り、一部の職場で試している
2024年7月の会社自身の発表の時点 · 2023年11月から · 試している
製品名の記載なし（社内向けの生成AI活用支援サイト）
日立
営業部門の生成AIの使い方を、220件を超えるユースケースとプロンプトを集めた社内の支援サイトで共有している
2024年7月の会社自身の発表の時点 · 対象：デジタルシステム＆サービス営業統括本部
出典【必見】 生成AIを徹底的に活用して営業部門の業務を効率化！社内変革リーダーの活用術（日立 Digital Highlights）
手順書・社内の知識を、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 Code
Codex
Hermes Agent
Obsidian
Gemini