AI顛覆職場：效率翻倍與成本銳減的11個關鍵案例

AI顛覆職場：成功企業如何透過AI實現效率翻倍與成本銳減的11個關鍵案例

在這個快速變革的時代，生成式AI（Generative AI）已不再是遙不可及的未來科技，而是許多企業實現業務效率化與成本削減的關鍵利器。它不僅能簡化繁瑣的日常任務，更能激發創新，為企業創造前所未有的競爭優勢。本文將深入剖析生成式AI的導入效益，並透過日本weel.co.jp媒體提供的豐富案例，展示各行各業如何成功運用這項技術，為您的AI導入之路提供寶貴啟示。

文章目錄

生成式AI導入的五大核心效益
11個成功案例揭秘：生成式AI如何實現成本削減與業務優化
導入生成式AI的潛在挑戰與對策
策略性導入生成式AI以最大化成本效益
掌握AI浪潮，創造永續價值
常見問題

生成式AI導入的五大核心效益

生成式AI的導入效益廣泛，不僅限於單純的效率提升。當企業明確欲減少哪些作業時間、外包費用或機會損失時，其導入效果將更加顯著。以下將逐一闡述五大主要效益：

效益類別	詳細說明	對企業的影響
顯著成本削減	自動化例行性工作與固定數據處理，大幅降低人力成本與外包費用。	釋放人力資源，降低營運開支。
強化數據分析能力	瞬時處理海量數據，提供深度解析與洞見，發掘潛在商機。	輔助決策，提升市場洞察力。
24/7不間斷運作	全天候自動處理查詢、數據整理等任務，提升客戶服務效率與全球支援能力。	提高客戶滿意度，拓展全球市場。
創新商業模式	協助發想新穎點子並建立商業計畫，開拓新市場，實現差異化競爭。	促進企業轉型與永續發展。
提升企業競爭力	加速資訊蒐集、分析與行動，使企業能快速應對市場變化與趨勢。	強化市場反應速度，取得先發優勢。

11個成功案例揭秘：生成式AI如何實現成本削減與業務優化

生成式AI在各行各業的應用已見成效，以下將透過實際案例，闡述企業如何透過AI實現具體成本削減與業務流程優化。閱讀這些案例，將有助於您構想自家企業的AI導入藍圖。

① NEC：內部運用實現高效率與新價值創造

NEC自2023年5月起，將生成式AI導入其內部業務，與內部聊天工具及視訊會議系統整合。目前已有約2萬名員工使用，每日活用次數高達約1萬次。導入後，已成功實現文件草稿自動化、程式碼生成輔助、會議內容摘要等效果。NEC未來將持續利用內部累積的經驗，推進獨特的生成式AI發展，以解決企業問題並創造新的價值。

② 株式會社CyberAgent：數位廣告營運時間大幅縮短

株式會社CyberAgent運用OpenAI的ChatGPT，旨在縮短數位廣告營運所需的時間。傳統上，為最大化廣告效益，細緻的廣告投放設定、根據效果調整營運及報表製作等作業，每月耗時約23萬小時。導入ChatGPT後，該公司目標是將其中30%（約7萬小時）的工作量削減。此外，為提升生產力與品質，也為每位員工導入了AI助理。

③ 伊藤忠商事株式會社：共同成立研究實驗室，推動全員AI應用

伊藤忠商事株式會社與株式會社BrainPad共同設立「生成式AI研究實驗室」，利用ChatGPT等技術支援企業業務轉型與新商業開發。此舉使伊藤忠商事所有員工皆可自由運用生成式AI，並驗證其對日常業務生產力的提升效果。未來目標是將生成式AI應用擴展至新事業開發與伊藤忠集團的各項業務，以增強競爭力。</p_

④ Panasonic Connect株式會社：自研AI助理提升試驗效益

Panasonic Connect株式會社以OpenAI的ChatGPT為基礎，開發出自有AI助理服務「ConnectAI」並進行業務試驗運用。試驗結果顯示，報告書草稿時間縮短了60%、專利文件搜尋效率提升了50%，並有效加速了想法發想。此服務也被廣泛應用於職涯諮詢、業務內容探討及創意發想等範疇。

⑤ 富士通株式會社：提供專用AI框架，解決企業導入痛點

富士通株式會社為促進生成式AI應用，自2024年7月起提供符合企業需求的專用生成式AI框架。此框架旨在解決企業在處理大規模數據、AI成本與回應速度、企業規範與法令遵循等方面的挑戰。其預期效益包括提升開發效率30%、營運成本降低40%及縮短回應時間50%。富士通將持續支援企業的生成式AI應用，以滿足多元需求。

⑥ 株式會社日本觸媒：生產計畫優化，縮短作業時間

株式會社日本觸媒導入了運用AI（演算法）的生產計畫優化解決方案。該方案於2022年10月在姬路製作所正式運作，成功將原需1天完成的3個月生產計畫，縮短至僅30分鐘，有效實現業務流程的標準化與效率提升。未來將持續透過數位技術與數據驅動的DX（數位轉型），穩定供應SAP產品、節省能源、減少碳排放，並將此模式推廣至其他產品。

⑦ 橫須賀市：公部門率先導入AI，大幅縮減文書作業時間

橫須賀市自2023年4月20日起，全面推動在市府內活用ChatGPT。報告指出，平均每人每天可減少10分鐘的文書製作時間，全年（243天）預計可節省約40小時。就整個市府而言，預期每年可節省約22,700小時，顯著提升了公務效率。

⑧ 日清食品：自研AI聊天機器人，提升內部協作效率

日清食品自2023年4月25日起，啟用內部自研的AI聊天機器人「NISSIN AI-chat powered by GPT-4 Turbo」。該公司鼓勵各部門活用生成式AI，並透過分享成功案例與優化後的提示詞，有效推動業務效率化。預期每年可削減32,591小時的作業工時，查詢業務的工時也減少了24%。未來將持續優化內部業務流程，並以AI應用為前提重新審視業務模式。

⑨ 株式會社Benesse Holdings：AI與無程式碼工具協作，提升營運效率

株式會社Benesse Holdings與株式會社Members、株式會社BeBit共同發表的生成式AI與無程式碼工具（No-code Tool）應用專案成果顯示：網站內容企劃的作業時間縮短了30%、網站圖像製作的成本降低了20%。這證明生成式AI與無程式碼工具的結合能有效提升業務效率。未來，Benesse計劃將節省下來的時間與人力投入更高附加價值的業務，以提升客戶體驗。

⑩ HP：全球結構改革，預期節省十億美元

HP於2022年11月宣布，將以生成式AI的應用為核心，推動全球結構改革計畫。此計畫除透過生成式AI實現自動化與效率化外，亦包含組織簡化、平台整合及業務流程改善。HP預計在2025財政年度結束前，在全球逐步裁減約4,000至6,000名員工，預期每年可節省約10億美元的成本。然而，該公司也預計因改革產生約6.5億美元的重組費用，短期內成本將先行投入。

⑪ Amazon：生成式AI改變業務模式，實現結構性效率化

Amazon執行長Andy Jassy在給員工的訊息中指出，隨著生成式AI的應用普及，業務模式將發生變化，預計未來幾年員工數量將有所減少。在日本，Amazon也導入了生成式AI模型「DeepFleet」，以優化物流中心及配送網絡中機器人的運作。Amazon將生成式AI定位為不僅是業務輔助工具，更是能改變組織營運與生產力前提的「結構性效率化」關鍵。

導入生成式AI的潛在挑戰與對策

儘管生成式AI能顯著提升工作效率與降低成本，但在導入過程中仍需謹慎應對費用、準確性、資訊安全管理等方面的挑戰。有效制定策略並預防潛在風險，是確保AI專案成功的關鍵。

審慎評估初期與長期成本 (TCO)

導入生成式AI會產生相應的成本，這包括每月系統使用費及可能的高額初期投入。特別是「總持有成本」（Total Cost of Ownership, TCO），必須將初期成本、營運成本、以及可能被忽略的隱藏成本一併考量，才能全面掌握實際支出。

TCO類別	詳細說明	相關範例
初期成本	購買軟體授權、硬體設備、系統整合、導入服務費用。	軟體訂閱費、伺服器建置、顧問服務費。
營運成本	系統維護、更新、數據儲存、人員培訓、網路費用。	AI模型更新費用、雲端服務租金、員工教育訓練。
隱藏成本	資安風險管理、潛在錯誤修正、系統故障停機損失、人才流失。	資安軟體支出、人工審核時間、業務中斷成本。

辨識生成式AI不適用的任務情境

生成式AI雖用途廣泛，但並非適用於所有任務。若將其強行應用於不適合的場景，可能導致驗證與修正次數增加，反而產生反效果，甚至抵消成本削減的效益。例如，橫須賀市的案例中，有三成使用者認為生成式AI不適合用於「搜尋」用途。然而，即使是不適合直接應用的任務，生成式AI仍可作為輔助工具，例如產生初稿、提取論點或提供檢查要點等。

警惕「幻覺」現象並強化資訊校驗

生成式AI雖然功能強大，但其生成的回答不一定完全準確，有時會發生「幻覺」（Hallucination）現象，即AI產生看似合理但實際上錯誤或虛構的資訊。雖然可透過優化提示詞（Prompt）或預先提供參考資料來提高輸出準確性，但絕不能盲目相信AI的結果。務必對AI產出的資訊進行核實，以避免傳播錯誤訊息或引發意外問題。

嚴防機密資訊洩漏風險

生成式AI在提供便利的同時，也伴隨資訊洩漏的風險。若處理不當，輸入至AI系統的機密資料可能外洩。特別是對於涉及情資系統（IT System）或法務審核的流程，若因資訊安全考量而延宕導入，可能導致額外的人工成本與資安應對費用。在導入前，應明確規範禁止輸入的資訊類型，並建立最低限度的使用規則與營運流程。對於需要處理機密或個人資訊的應用，建議選擇具備權限管理和日誌記錄功能的企業級服務，或考慮使用不透過外部伺服器運行的「本地大型語言模型」（Local LLM）。

培養具備AI應用能力的內部人才

儘管生成式AI能提升作業效率，但若要最大化其效益，仍需具備操作AI的人才。在特定用途領域，可透過完善操作手冊來應對。然而，若要將AI應用於創意發想、圖像生成或程式碼生成等創新業務，其活用程度將因個人技能差異而有所不同。因此，為實現藉由生成式AI提升效率和削減成本的目標，企業必須投入資源培育具備AI應用能力的人才。

策略性導入生成式AI以最大化成本效益

欲透過生成式AI實現成本削減，切忌一開始就全面推廣。最佳策略是從效益顯著的業務開始，逐步小規模導入。本節將詳細說明如何著手，以及導入後如何透過營運管理持續提升效益。

依成本削減潛力設定導入優先順序

首先，應選擇導入生成式AI後能產生最大成本削減效益的業務，而非僅憑「可行」就盲目行動。以下四個判斷軸足以進行優先順序評估：

任務範例	頻率	單價	標準化程度	風險	總分	導入順序
會議紀錄摘要	3	2	3	2	10	優先處理
重要合約終審	1	3	1	3	8	延後處理

依部門與業務場景逐步啟用AI應用

確定應導入生成式AI的部門與業務後，即可實際開始應用。其共同目標是壓縮文章生成、摘要、分類、比對、初稿回覆等例行性工作。以下彙整了不同部門與業務的生成式AI應用案例：

部門/業務	生成式AI應用案例
行銷部	文案草稿生成、社群媒體內容規劃、市場趨勢分析報告。
業務部	銷售郵件自動化、客戶資訊摘要、競品分析。
客服部	24/7聊天機器人初次回應、FAQ內容生成、客訴分類。
人資部	職位描述生成、面試問題設計、員工手冊撰寫。
企劃部	新產品/服務點子發想、商業計畫書草稿、SWOT分析。
法務部	合約條款初審、法規遵循檢查、法律文件摘要。
研發部	程式碼生成輔助、技術文件編寫、研究文獻摘要。
初期階段，建議不要直接使用AI的完整輸出，而是從「仍需人工判斷的環節」開始，例如將AI用於生成草稿、摘要或分類，以降低失敗風險。

透過完善的提示詞管理提升運作效能

生成式AI並非導入後就一勞永逸，其成本削減效果需要透過持續的營運管理才能最大化。為避免操作上的「人為化」與不一致，至少應對以下項目進行整理：

項目	範本內容
目標	請扮演一位專業行銷企劃。
任務	撰寫一份關於新產品A的社群媒體貼文草稿。
資訊	新產品A的特色是[特色1]、[特色2]，目標客群是[客群]。
風格	語氣應親切、活潑，適合社群媒體發布。
輸出格式	請包含一個吸睛的標題、產品亮點介紹，並建議兩個Hashtag。
透過這樣的營運設計，員工無需每次從零開始思考如何使用生成式AI，從而確保效果的穩定性並持續累積效益。

掌握AI浪潮，創造永續價值

生成式AI的快速發展，為企業帶來前所未有的轉型機會。我們已經看到，無論是提升日常業務效率，還是實現深層次的成本結構優化，AI都在加速企業的數位化進程。現在正是企業積極擁抱AI，將其視為戰略資產的關鍵時刻。透過審慎規劃、逐步導入與持續優化，您不僅能節省開支，更能開啟全新的商業模式，確保企業在未來市場中保持領先地位。讓AI成為您成長的驅動力，而非被時代淘汰的包袱。

常見問題

Q1: 生成式AI導入後，最適合進行成本削減的業務有哪些？

A1: 最適合削減成本的業務通常是那些容易標準化且發生頻率高的例行性工作。具體包括文件或郵件的草稿撰寫、會議紀錄摘要、以及內部查詢的初步回覆等。

Q2: 導入生成式AI的費用大概是多少？月費和初期費用有何參考範圍？

A2: 導入生成式AI的費用因公司規模和業務需求而異，一般而言約為100萬至300萬新台幣。若選擇現有的SaaS型生成式AI工具，則月費可能從數萬元新台幣起跳，相對較為經濟實惠。

Q3: 如何計算生成式AI導入的投資報酬率（ROI）並衡量其效益？

A3: ROI的計算基礎是「效益（削減時間×人力成本單價＋外包費用削減＋錯誤減少）−成本（工具費＋營運費）」。建議每月概算一次，並以前後相同的指標衡量工時或處理件數，定期更新數據，以便用於決策或改善方案。

Q4: 導入生成式AI時，最需要注意哪些事項？

A4: 導入時需注意成本效益評估、AI不適用任務的識別、防範「幻覺」現象確保資訊準確性、以及嚴格防範資訊洩漏風險。同時，培養內部AI應用人才也是成功的關鍵。