セブ・パシフィックがAIで契約審査を半減、数字を出した

格安航空の セブ・パシフィック が、社内業務へのAI導入の効果を数字で示しました。

出てきた数字

業務	導入前	導入後
法務の契約審査	平均2.5時間	約1.2時間
案件の受付と仕分け	5日	約1日
同・手作業の量	—	約80%減
技術資料の検索	10〜15分	10秒未満

利用者への調査では、86% が「日常業務の3分の1以上をAIが支えた」と答えました。

前後の所要時間を並べた事例は、実はそれほど多くありません。

誰と組んだのか

• OpenAI（ChatGPT Enterprise）
• Thinking Machines Data Science（AI・データ変革の会社）

Thinking Machines は、アジア太平洋地域における OpenAI の Advanced Services Partner です。マニラ、シンガポール、バンコクに拠点を持ちます。

同社が担ったのは、道具を配ることではありません。

• 実際の業務条件のもとで、AIが効く業務を見つけて試す
• 導入の障害に対処する
• 業務ごとの危険度に応じて、統治と評価の基準を置く
• 業務に合った技術を選ぶ

道具を入れるのではなく、業務の側を作り直しているという構成です。

経営側の言い方

最高デジタル・技術責任者の Fabricio Ibáñez 氏は、こう述べています。

“

セブ・パシフィックでは、AIをお客さまの旅を簡単にし、運航をより確かなものにするための実務的な手段と捉えている。問題をより速く解け、よりよい判断ができ、より価値の高い仕事に集中できるようになる

次にやること

同社が示した道筋は4つです。

• ChatGPT を使う業務の拡大
• OpenAIのAPIを使った自社開発
• 組織の変化を支える体制の強化
• 社内のデータや仕組みにつながるエージェント型の応用

日系企業にとっての読みどころ

注目すべきは、効果が出た業務の性質です。

契約審査、案件の受付と仕分け、技術資料の検索。いずれも「大量の文書から必要な部分を見つけて判断する」作業です。顧客対応でも、運航管理でも、収益管理でもありません。

フィリピンに拠点を置く日本企業にとって、これは参照しやすい事例です。現地拠点が抱える業務にも、契約書の確認、社内申請の仕分け、過去資料の検索は必ずあります。

もう一点、組んだ相手が現地企業であることも見どころです。Thinking Machines はマニラに拠点を持つ会社で、業務の設計と統治の基準づくりを担っています。OpenAIの道具を直接契約するのではなく、間に業務設計をする会社を入れる。この構成は、現地拠点でAIを入れるときの選択肢になります。

なお、公表された数字は同社の発表にもとづくもので、第三者の検証を経たものではありません。導入前後の条件の違いまでは示されていない点は、割り引いて読む必要があります。