LINEヤフーコミュニケーションズ、生成AI前提の運営モデルへ転換。生成AI・自動化と業務改善により、年36万時間相当の業務拡大に対応

年30万時間相当の効率化を土台に、品質向上と業務・現場のキャリア拡大を実現

LINEヤフー株式会社の100%子会社で、LINEヤフーのサービスの運営を担うLINEヤフーコミュニケーションズ株式会社（以下、当社）は、「生成AI前提の運営モデル」への転換を進めています。AI・自動化の活用や運用の効率化を通じて、対応できる業務範囲と社員が担う役割の双方を拡大しています。

2025年度には年間換算で約30万時間相当※1（うち、AI活用による創出時間は約18万時間）の効率化を実現し、お問い合わせ解決時間の短縮など、サービス体験の向上につなげました。あわせて、効率化によって生まれた余力の活用や人材配置の最適化を進め、年間換算で約36万時間（約194人分）※2相当の新規受注・業務拡大に対応しました。広告プラットフォーム「LINEヤフー広告 ディスプレイ広告」のリリースに伴うQA（品質保証）や新サービス「LINE AI予約」立ち上げに伴うヘルプページ構築・運用支援、「LYPプレミアム with Netflix」のカスタマーサポートなど、対応するサービスや業務の幅を順次拡大しています。

また、これまでオペレーション業務を担ってきた社員がAIの開発・改善や業務プロセスの再設計に携わるなど、現場人材が担う役割やキャリアの広がりにもつながっています。

※1 本リリースにおける削減時間は、期初（2025年4月）と比較した2025年度末時点の月間削減実績をもとに、12カ月分として年間換算した数値です。

※2  業務量増加に相当する時間は、2025年度末時点における新規受注や既存業務の拡大による月間業務量の増加分をもとに、12カ月分として年間換算した数値です。1人あたりの月間労働時間を155時間として換算。

◾️主な成果

1. 生成AIで、新サービスへの対応範囲を広げる

当社では、AIによって生まれた余力と、現場で培ってきた人材・知見を、新規・拡大業務へと活用しています。

2025年度はAI・自動化の活用と、それらに伴う業務プロセスの再設計により、既存業務において年換算で約30万時間分の余力を創出しました。さらに組織全体での業務改善や人材の最適配置を組み合わせることで、新規サービスや既存業務の拡大によって増加した、年換算で約36万時間（約194人分）相当の業務量に対応しています。

2. 生成AIで、既存のサービス運営をより速く・高品質に

AI・自動化の活用や業務プロセスの再設計によって、ユーザー体験とサービス品質の向上に直結する以下の変化が生じています。

QA： 品質を維持しながら大幅な効率化を実現

・AI活用： 仕様分析やテスト設計を支援するAIエージェントを自社開発・導入。現在はテスト実行までの一連工程の自動化を推進中。

・成果：従来、手作業で行っていた時の品質を維持しながら、年換算で10万時間相当の業務効率化を実現。同部門では、2027年度までにQA工程にかかる工数を最大80%省力化する目標を掲げ、AI中心のオペレーションへの移行を進めています。（関連リリース：https://lycomm.co.jp/ja/press/2026/040711）

カスタマーサポート：お問い合わせ解決までの時間を従来比約4分の1に短縮  

・AI活用： 業務プロセスを最適化し、メール対応の自動化やFAQ生成などにAIを導入。現場で培ってきた対応フローや判断基準をAIに反映。 

・成果： 対象となるお問い合わせについて、受付から解決までに要する時間を従来の約4分の1に短縮し、夜間の未回答メールも約10分の1に減少し、迅速な対応が可能になりました。年換算で約1万4000時間相当の業務を効率化しました。

モニタリング：一次判定の精度向上により、対象サービスでの目視確認件数を約35%削減

・AI活用： 投稿傾向の分析や関連キーワード抽出などにAIを活用し、機械による一次判定の精度を向上。

・成果：モニタリング業務は一次判定にAIを活用し、検出された投稿を人のオペレーターが目視で確認しています。一次判定のAIの精度を高めることで、品質を維持しながら、対象サービスにおける目視確認件数を約35%削減しました。年換算で約5万時間相当を効率化し、創出した時間を運用改善に充てるとともに、対象を新たなサービス領域へ拡大しています。

3. 生成AIで生まれた新たなキャリア事例

AIの活用は、業務効率化にとどまらず、社員のキャリアにも変化をもたらしています。

 当社では、これまでオペレーション業務を担ってきた社員が、現場で培った知見を生かし、AIツールの設計や品質改善、業務プロセスの再設計など、新たな役割に挑戦する事例が生まれています。

事例1：QA業務の知見を活かし、AIエージェント開発の中心メンバーへ

サービステスト本部　技術開発パート　古舘 彬彦
古舘は2021年3月にテストオペレーターとして入社し、QA業務に従事してきました。2024年にQA業務のAIエージェントのプロトタイプを開発し、2025年からはQA業務の全自動化プロジェクト「FAST戦略」に参画しています。2026年4月に技術開発パートへ異動し、現在はLINEヤフーコミュニケーションズにおけるQAのAIエージェント開発の中心メンバーとして活動しています。

「もともとプログラミングに関心があり、開発に関わる仕事を志向していました。コードを書く経験は浅かったものの、生成AIの登場により、QA業務の知見を活かしながらDXツールやAIエージェントの開発に携わる機会が広がり、自身のキャリアも大きく前進しました。

所属組織では、2027年度までにQA工程におけるAIエージェント活用をさらに拡大する目標を掲げています。その実現に向けて、業務品質と生産性の向上に貢献していきます。」
（関連ブログ記事：https://lycomm.co.jp/ja/blog/tag/challenge/2601029_01.html）

事例2：カスタマーサポートからAIツール担当者への転身

クロスカンパニーCS本部　AIイノベーションパート　東 実穂

東は2021年に入社し、メールでのお問い合わせ対応を中心にカスタマーサポート業務に従事してきました。

2022年からは問い合わせ対応と並行して、カスタマーサポート現場のDX推進にも携わり、2025年4月にAIイノベーションパートへ異動しました。現在は、機械返信システムで使用するAIデータの作成や品質向上をはじめ、本部内における機械化の推進と業務改善を担当しています。

「カスタマーサポートの経験を、AIによる対応品質の向上に活かせることに大きなやりがいを感じています。これまでカスタマーサポートのキャリアといえば、SV（スーパーバイザー）や管理職といったライン職が中心でした。しかし今は、テクノロジーを活用して現場の課題を解決するキャリアの選択肢も広がっていると感じています。

カスタマーサポートの現場とユーザーの双方にとって、より良い体験を実現できるよう、現場の視点でDXを進めていきます。」
（関連ブログ記事：https://lycomm.co.jp/ja/blog/tag/challenge/20260121_01_customer_support.html）

今後も当社は、社員一人一人の現場知見をAIに反映し、業務に合わせて育てることで、生成AIを前提とした新たな運営モデルへの移行を加速させていきます。

AI活用によって創出された時間を、より高度な判断を伴う対応、サービス品質の向上、ユーザー体験の改善に活用していくことで、LINEヤフーグループのミッションである「WOW Our Users!」の実現に努めてまいります。