對企業而言，生成式 AI 已不再是「要不要關注」的趨勢題，而是能否將其轉化為營運成效的分水嶺。隨著相關工具快速成熟，已有多數企業將其導入實務應用中，然而，真實情況卻常見專案難以擴散、成果無法量化，甚至停留在「示範」階段，顯見在生成式 AI 與核心業務間仍具導入落差。
如今步入 2026 年，企業面臨的關鍵問題已逐漸明朗：生成式 AI 應該從哪個環節切入？本篇盤點多家日本企業的導入案例，從業務效率、顧客溝通、研發到新事業等面向，歸納出在 AI 時代中具參考價值且易於複製的實踐路徑。
從低效率環節下手，生成式 AI 成生產力第一站
企業導入生成式 AI 時，通常會先從消除日常業務中的低效率環節著手，以拉高整體生產力。尤其在內部文件搜尋、資料製作、會議紀錄摘要，以及軟體開發等場景，生成式 AI 已逐步展現可量化的改善效果。
豐田汽車：打造「大部屋」實現知識傳承
作為日本代表性的製造企業，豐田汽車（Toyota）長年累積大量技術文件與工程知識，卻也因此面臨資訊分散、存取耗時的結構性問題。為此，豐田以微軟與 OpenAI 的生成式 AI 基礎平台為核心，開發內部用 AI Agent「O-Beya（大部屋）」。
大部屋由 9 個具備不同專業領域知識的 AI Agent 組成（如分為引擎、電池等領域），僅需以自然語言提問，系統便能即時搜尋相關技術文件並整理重點摘要，協助員工加快判斷與決策流程。舉例來說，在選定引擎領域後詢問「要打造跑得更快的汽車，該怎麼做？」，系統即可基於該領域的專門知識，提供具有建設性的回應。
豐田指出，導入大部屋後，過去必須翻閱大量文件、反覆查找資料的作業明顯減少，使工程人員更容易取得關鍵資訊。隨著具備深厚專業知識的資深世代陸續屆齡退休，大部屋也被視為一項傳承 know-how 的關鍵工具，並可系統化保存知識資產。自 2024 年 1 月啟用以來，大部屋每月使用次數已達數百次，也促使豐田進一步規劃，在生產管理、數據活用等領域持續擴大生成式 AI 的應用。
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大林組：利用 AiCorb 縮短 50% 設計溝通與文書時間
日本建設公司大林組（Obayashi）與美國矽谷研究機構 SRI International 共同開發生成式 AI 技術「AiCorb（アイコルブ）」，用於支援建築外觀設計的前期構想與提案。
藉由事先學習大量建築設計範例，只要在 AiCorb 中輸入草圖或建築立體構想，便能即時生成外觀設計提案，並與既有設計平台 Hyper 連動，自動建立對應的立體建築模型。透過這樣的流程，設計構想能在討論當下即視覺化，不僅有助於即時回應客戶意見，更讓需求能被快速聚焦並取得共識，縮短過往因設計方案與客戶需求不符時，來回修改或重新製作設計方案的時間成本。
除了設計端，大林組也將生成式 AI 應用於建築現場的安全文件與施工計畫書製作。透過學習過往高品質文件與相關法規要求，AI 能自動生成符合規範的文件草案，使工程人員能將更多心力放在施工管理與安全判斷本身。大林組指出，相關作業時間可減少約 50%，同時也提升文件品質與一致性，降低人為疏漏風險。
生成式 AI 讓體驗升級，即時且精準接住顧客需求
生成式 AI 正在改寫企業與顧客互動的方式。透過更精準的個人化溝通與內容生成，行銷與顧客體驗不再只是大量投放與反覆測試，而是能即時且精準回應不同顧客需求。
Mercari：導入客服支援系統，減少 30%處理時間
二手交易平台 Mercari 為提升回應顧客諮詢的效率，導入微軟的客服支援系統「Azure OpenAI Service」，該系統可依顧客詢問內容，自動生成回覆草案。因此，客服人員無須從零撰寫回覆，而是以 AI 生成內容為基礎進行確認與必要修正後，即可完成回應。Mercari 指出，透過這樣的流程重整，客服處理時間約可減少 30%，使人力得以轉向更複雜、需要高度判斷與同理心的案件，不僅提升整體顧客滿意度、回應的速度與品質，也有效降低客服人員的工作負擔。
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JR 西日本：自動化摘要，提升 18%～54%作業效率
JR 西日本客服中心每月需受理約 7 萬件詢問，過往在通話結束後，需由客服人員自行整理並撰寫摘要保存。然而，摘要作業本身耗時耗力，且因人而異，品質難以維持一致，逐漸成為流程上的負擔。
為改善這項問題，JR 西日本導入生成式 AI 協助將摘要流程自動化。客服人員只需將語音辨識自動轉寫的文字貼入系統，便可即時生成「幾乎不需要修改就能直接使用」的摘要內容。此外，連零散的對話內容也能被整理成重點。JR 西日本表示，導入生成式 AI 後，相關作業效率提升約 18% 至 54% 不等。未來也規劃進一步分析這些摘要資料，作為優化服務流程與提升顧客體驗的基礎。
LIFULL HOME’S：對話式房產搜尋
不動產資訊平台 LIFULL HOME’S 也在顧客互動層面導入生成式 AI 對話機制。使用者可透過自然語言描述，如「安靜、可養寵物、採光良好」等居住需求，AI 便能解析條件並推薦合適物件，降低以往需反覆設定篩選條件的門檻。此外，透過持續對話的方式，使用者也有機會發現原本未曾納入搜尋條件的住宅選項，進一步提升媒合精準度。這樣的設計，讓平台角色從單純的物件搜尋工具，逐步轉向提供個人化建議的居住決策輔助服務。
從研發到新事業，加速創新誕生的節奏
生成式 AI 的價值，已不再侷限於既有業務的效率改善或顧客互動。隨著 AI 能協助分析大量論文與數據、辨識潛在模式並提出新構想，研究開發與創新活動的節奏，也正明顯被加快。
富士通：AI 驅動材料科學，將研發週期縮短至數分之一
日本科技大廠富士通（Fujitsu）在新材料研發中導入生成式 AI，用於分析大量化學式與材料物性相關文獻，協助預測具備特定性能的潛在材料。透過將過往高度仰賴專家經驗與反覆實驗的流程，部分交由 AI 進行前期篩選與推論，得以降低實驗與模擬次數，加快候選材料的探索速度。富士通指出，這樣的作法有望將新材料的開發期間，縮短至原本的數分之一，對製藥、材料等研發密集型產業具有高度參考價值。
SoftBank：建立員工與 AI 對話的平台，加速市調與競品分析
日本大型電信與科技投資控股集團 SoftBank 則將生成式 AI 視為新事業發想與企劃流程的基礎工具，建立全員可使用的內部生成式 AI 平台。員工可透過專用對話介面，與 AI 反覆討論構想，並快速完成初步市場規模、競爭環境等分析，降低企劃前期的資訊蒐集門檻。透過這樣的設計，SoftBank 希望促進由下而上的創新流程，讓更多構想能被快速驗證與推進，同時提升市場調查與競品分析的整體效率。
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伊藤忠商事：全球情報即時化，打造戰略級決策支援系統
伊藤忠商事（ITOCHU）旗下擁有 18 家關係企業、業務橫跨纖維、石化、食品與金融等多元領域。近年導入生成式 AI 作為決策支援工具，透過自動彙整全球新聞、經濟指標與市場資料，並以微軟的「Azure OpenAI Service」為核心建構資訊分析平台，系統可快速產出特定產業或商品的趨勢分析報告。藉由將大量資訊蒐集與初步分析工作交由 AI 處理，決策人員得以把更多時間投入策略研判與情境評估，加快決策節奏，同時提升判斷的即時性與精準度。
企業導入生成式 AI 的 3 大關鍵心法
企業在導入生成式 AI 時，往往不是缺乏技術，而是缺乏清楚的使用前提。以下提供三個心法，幫助企業更有效率地將生成式 AI 嵌入既有工作流程中。
心法一、明確定義使用目的與場景
若只是急於導入工具、將 AI 放入既有解決方案中，卻未釐清「由誰使用、用於哪個環節」，專案往往難以擴散，最終流於一次性的展示。因此，生成式 AI 導入與否，需經相關成員充分溝通。
以大林組為例，導入生成式 AI 的目的為，聚焦於「即時將建築立體構想轉化為外觀設計提案」這一明確場景，藉此縮短溝通時間、加快共識形成，也讓 AI 能自然嵌入既有工作流程中。
心法二、建立明確的使用規範
現階段 AI 生成的內容並非百分之百正確，若缺乏清楚指引，容易衍生資訊外洩、誤用錯誤內容，或忽略著作權與合規性等風險。因此，領先企業多半會先界定可使用的資料範圍，例如禁止輸入敏感個資、客戶資訊或公司機密內容，並規範哪些情境必須由人工進行覆核。
與此同時，透過教育訓練，協助員工能更好地理解 AI 的正確使用情境與相關資料治理規範。一來，減少員工對工作流程改變的抗拒心理；二來，讓生成式 AI 成為能被信任的的輔助工具，提高員工將其融入工作流程中的意願。
心法三、先小規模試行，再逐步擴散
生成式 AI 具持續調整與最佳化的特性，實務上不宜在初期就全面鋪開，而應採取小規模（如特定部門）試行，待建立可控的試用場域並累積運作經驗後，再向外逐步擴散；否則，容易出現誤用或流程卡關的情況，不僅修正成本高，也難以快速解決問題。
以導入 AI 聊天機器人為例，可先選定客服部門進行試用，透過實際使用回饋找出需要改善的環節（如回覆品質、知識來源、人工覆核流程等）。待反覆迭代後確認機制穩定，再擴大到其他部門與場景，整體導入風險也會相對可控。
