【事例紹介】川崎重工業株式会社様：総務本部のルーチンワークを生成AIで自動化CASE STUDY
CASE STUDY導入事例
K.S.Rogers は、川崎重工業株式会社様の総務本部で、生成AIを活用したルーチンワークの自動化を支援しました。AX（AI Transformation：AIを使って業務の進め方そのものを見直す取り組み）の支援サービス「OpeZero」による取り組みで、2026年8月にプレスリリースでお知らせしています。
現場に入るエンジニアが業務を一緒に見て、自動化する業務を決め、人の最終確認を残したまま既存の流れに組み込む。結果として計7テーマの業務を自動化し、いまは担当者の皆様が自ら運用を続けておられます。本記事では、その進め方をご紹介します。
背景：毎月くり返すルーチンワークに、AIを使えないか
総務の仕事には、毎月同じ手順で繰り返す定型の作業が多くあります。一つひとつは小さな作業でも、積み重なると担当者の時間を少しずつ奪っていきます。
今回の支援は、総務本部で毎月くり返すルーチンワークに生成AIを使えないか、というところから始まりました。生成AIを業務に使うときは、どの業務から変えるかを決めることが出発点になります。そのためには、業務を知っている人と、AIで何ができるかを知っている人が、同じ業務を一緒に見ることが大切です。
取り組み：FDEが現場に伺い、計7テーマを自動化
K.S.Rogers では、FDE（Forward Deployed Engineer：現場に入り込み、課題の発見から実装までを担うエンジニア）が支援の中心に立ちます。今回もFDEが総務本部の現場に伺い、担当者の皆様と一緒に業務を見るところから始めました。
業務を一緒に見て、自動化する対象を決める
最初に取り組んだのは、業務の流れを理解することです。担当者の方が実際にどんな手順で作業しているのかを一緒に見ながら、文章の作成や情報の整理といった、AIが得意な仕事を切り出していきました。
「AIで何ができるか」から考えるのではなく、「いまの業務のどこに手間がかかっているか」から考えることで、現場の実感に合った対象を選べます。こうして複数の部署にまたがる業務から、計7テーマを自動化しました。
人の最終確認を残す
自動化の仕組みは、AIに任せきりにしない形で組みました。AIが作った結果を、最後は人が確かめてから使う流れです。
生成AIは便利な一方で、いつも正しい答えを返すとは限りません。人の確認を残すことで、品質への責任を現場が持ち続けられ、安心して使い始められます。既存の業務の流れを大きく変えずに組み込めることも、人の確認を残す形の利点です。
進め方の工夫：作って終わりにしない
自動化の仕組みは、作っただけでは定着しません。業務の手順が変わったときや、担当者が替わったときに、誰も直せない仕組みは使われなくなってしまいます。
そこで今回は、仕組みを作ることと並行して運用マニュアルを整えました。どの業務で、どの手順で使い、結果をどう確かめるのかを、担当者の皆様が自分たちで追えるようにしています。その結果、支援の後も担当者の皆様が自ら運用を続けておられます。
振り返ると、進め方の要点は次の3つです。
- 現場に伺い、業務を一緒に見てから決める：AIの機能から考えず、手間のかかっている業務から対象を選ぶ
- 人の最終確認を残す：AIに任せきりにせず、既存の業務の流れに無理なく組み込む
- 運用マニュアルを整える：支援が終わった後も、現場が自分たちで使い続けられる状態をつくる
K.S.Rogers の支援
K.S.Rogers は、面着とオンラインの両軸で、企業のAXを伴走支援しています。OpeZeroでは、FDEが業務を見るところから入り、自動化の仕組みの構築、運用までを一貫して支援します。
浮いた時間を、企画や対話といった「人にしかできない仕事」に向けていただくこと。それが、私たちがAXの支援で目指していることです。
「毎月の繰り返し作業を減らしたいが、どこから手をつければよいか分からない」という段階からご相談いただけます。
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