AI・テクノロジー
丸红削减120万工时｜生成式AI"4大成功原因"
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2026年4月27日・18分で読める
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"引入了AI，但到头来Excel工作根本没减少……"许多日本企业都有这样的烦恼。而综合商社丸红，却通过生成式AI实现了年削减120万工时的惊人成果。
本文将以通俗易懂的语言，带你了解约1.6万名员工日常使用的内部聊天机器人"まるちゃ"的真实面貌、仅靠1人在1个月内完成开发的原因，以及如何灵活切换使用ChatGPT与Claude等不同AI工具的机制。
相信你一定能从中找到适合本公司生成式AI战略的启示。
首先从3个角度梳理2026年4月的这则新闻到底报道了什么。
2026年4月27日，ITmedia Business ONLiNE刊登了题为《年削减120万工时 丸红生成式AI应用能够取得成果的4个原因》的文章。
信息来源是2026年4月8日至10日举办的"Japan DX Week 春2026"研讨会。
主讲人为丸红株式会社数字创新部数据分析课的上西广弥等人。
主题是"丸红集团2万人如何用好生成式AI"。
"日本综合商社以AI导入优等生的姿态，受到全国企业瞩目的历史时刻"。提到综合商社，人们往往联想到"纸质文件与公章的老派公司"，但实际上丸红早在2023年4月便开始认真布局AI。
这3年积累的成果，最终以年削减120万工时这一具体数字得到了印证。
很多人可能难以直观感受"120万工时"到底有多了不起。一名员工一年的工作时间约为2000小时。
120万工时÷2000小时＝相当于600名员工的全年工作时间。也就是说，丸红通过生成式AI，创造出了相当于新招600名员工的效益。
这就好比"员工食堂的大妈一口气端出600人份饭菜"那样的震撼冲击。
以每天8小时、每年250个工作日计算，相当于同时腾出600双手。若按平均年薪500万日元换算，这意味着高达30亿日元的人力成本经济价值。
而且这一数字在2024年时还是9万工时，2025年跃升至90万工时，是一步一个脚印逐步成长的实绩。
稳扎稳打，最终实现了数量级的飞跃，堪称典范中的典范。
丸红生成式AI应用的核心，是内部专属聊天机器人"Marubeni Chatbot"，昵称"まるちゃ"。
2023年4月，GPT-4发布后不久即推出β测试版，仅用一年便达到7000名用户，目前注册用户约1.6万人。
累计处理问题120万件，学习的内部文档达6万个文件。
"就像公司里常驻着一位精通ChatGPT的新入职员工"的感觉。
合同翻译、会议纪要制作、内部规则检索、Excel函数咨询——成为各类工作的得力伙伴。
曾经"不想用"的保守部门，半年后也纷纷转变为"离不开"。
作为自下而上推广的成功案例，已成为日本企业的学习标杆。
下面逐一解析文章标题中提到的"4大原因"。
"引入DX和数字技术只是过程，我们重视的是业务价值（Business Impact）。"——上西广弥的这句话，精准概括了丸红的理念。
很多企业将AI导入本身当作"目的"，而丸红则将其视为纯粹的"手段"。
这就像"买鞋时不追流行款式，而是选一双不磨脚的鞋"的差异。
例如，对于现场"翻译工作耗时太多"的困扰，不是立刻说"来做一个翻译功能"，而是先将"翻译能节省多少时间"数字化。
优先在见效快的业务上推广，效果不明显的业务则不强行介入。
目标不是"使用AI"，而是"改变工作方式"。
这正是与那些在AI导入上迷失方向的企业之间决定性的差异所在。
丸红设有专门推进DX的"数字创新部"。
该部门是负责内部自研AI、数据分析、应用开发的实战团队。
2023年GPT-4发布时，两名年轻员工的一次闲聊——"想用生成式AI做点什么"——就此启动了开发进程。
最终，Marubeni Chatbot的初始版本由实质上1名开发者用约1个月完成。
"在大企业繁琐决策流程之外，以创业公司速度行动的独立作战队"。
如果外包，可能需要数月时间和数千万日元，而仅靠内部人才便实现了超速落地。
而且正因为是内部自研，用户说"想要这个功能"，下周就能更新。
"能直接向开发者本人提问的环境"，大幅降低了员工的心理障碍。
速度与灵活性，是DX组织最强大的武器。
丸红正面应对了员工"AI好可怕"的心理。
GPT-4发布约1个月后即举办ChatGPT学习会，此后每月坚持为初学者举办培训。
贯彻"在员工产生兴趣的那一刻，就提供学习的场所"的方针。
更重要的是，全公司共同认同"人会出错，AI也会出错"的理念。
"新员工做不到完美是正常的，所以才需要老员工来把关——AI也是一样"的思维方式。
让"即使不够100%准确，也足以实现大幅工时削减"的认知深入人心。
方向不是"AI会出错所以不用"，而是"正因为会出错，才要养成确认的习惯"。
结果，就连保守员工也开始主动使用的企业文化由此形成。
比起技术，打破"心理壁垒"才是最核心的关键。
"まるちゃ"的特点之一，是能够跟上AI领域快速演进的灵活架构设计。
2023年只有GPT-4，2024年Claude 3登场，2025年又有Gemini 1.5 Pro、GPT-4o——LLM（大型语言模型，即ChatGPT等AI的核心引擎）每半年就会更新一代。
丸红从一开始就以"可切换多款LLM"的架构进行构建。
目前同时使用Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus、Gemini 1.5 Pro、GPT-4o、GPT-4 Turbo共5款模型，按业务需求灵活切换。
"就像厨师根据需要分别使用法式刀、和式刀、中式刀"的感觉。
例如翻译用Claude、摘要用GPT-4o、图像生成用其他模型，可以为每项任务选择最合适的AI。
数据库和UI的设计也能够承受频繁的功能增加与规格变更。
不是做完就结束，而是打造一个持续进化的系统，这才是正确选择。
这正是一个有力的案例，说明在AI时代"做完就完事"的思路已经行不通了。
从3个角度来看"まるちゃ"是用什么技术驱动的。
"まるちゃ"的后端是亚马逊云服务（AWS）的生成式AI服务"Amazon Bedrock"。
Bedrock就像亚马逊提供的"生成式AI的厨房"，可以通过统一API调用多款AI模型。
并与S3（云存储）、Lambda（无服务器处理）、DynamoDB（高速数据库）、Transcribe（语音识别）等众多AWS服务深度集成。
就像"冰箱、灶台、微波炉全部一体化的系统厨房"。
还结合向量数据库"Pinecone"，实现了对6万个内部文档文件的高速检索。
无需维护操作系统和服务器，开发团队可以专注于AI功能的持续改进。
明确将"全托管且扩展性强"列为选择AWS的原因。
这套架构兼具了初创公司的开发速度与大企业的运营质量。
"まるちゃ"有3项明星功能。
第一项是"文件对话"：上传Word、Excel、PowerPoint、PDF后，可进行摘要和翻译。
西班牙语合同、中文报价单，都能一键生成日语摘要。
第二项是"语音识别对话"：通过Transcribe将会议音频转录为文字，自动生成会议纪要。
1小时的会议纪要从30分钟缩短至3分钟。
第三项是"自定义机器人"：用户可自行录入本部门专属的FAQ和操作手册，创建专属AI助手。
"就像能在微波炉上自己添加'热便当'按键"的感觉。
这种自由度激发了一线员工的创造力，成为推动使用量扩大的引爆点。
不只是一个通用工具，各部门都可以按需定制，正是其核心优势所在。
具体的业务削减效果，因业务类型不同而在25%至65%之间存在较大差异。
效果最显著的是翻译业务，由于丸红海外业务众多，翻译工作的削减效果尤为突出。
其次是会议纪要制作、会议资料摘要、内部规则检索等，所有涉及文字处理的业务均呈现出显著成效。
"就像工厂里用电动螺丝刀和手动螺丝刀相比，组装速度相差5倍"一样。
另一方面，在需要创造力的企划立案和人际谈判领域，效果相对有限。
能否判断"用在哪里"，决定着全面推广的成败。
摒弃"用了AI就能提升所有业务效率"的幻想，采取务实的方法。
正是这种做法，最终积累出了年削减120万工时的庞大数字。
从3个维度来看"其他综合商社是怎么做的"。
三菱商事与丸红形成鲜明对比，更重视与外部合作伙伴的协作。
通过与NTT Data、微软等公司的合作，构建生成式AI基础平台。
方针是"与其自己做，不如与专家合作"。
犹如"外食派与自炊派的对比"。
优点是能快速引入最前沿技术，缺点是定制化自由度相对较低。
三菱商事体量更大，各事业部门分别推进各自的AI战略。
没有像"まるちゃ"这样统一全公司的标志性工具。
这是"分散型AI战略"的典型代表，与丸红的方式截然相反。
三井物产采取按行业开发专属AI解决方案的战略。
与医疗、能源、食品等各领域的AI企业合作，逐一推出定制化方案。
"用一套通用工具覆盖全部场景的丸红"vs"按行业优化的三井物产"。
"就像回转寿司无限畅吃与高级寿司店厨师发办之间的区别"。
优点是能深耕特定行业，缺点是全公司整体效率提升的步伐相对较慢。
这是综合商社旗下业务领域广泛这一特性催生的战略。
没有绝对的对错，选择取决于企业文化与业务特性。
日本企业在AI战略上呈现出多元化格局，这才是现实。
伊藤忠商事采取了全员一次性导入OpenAI的ChatGPT Enterprise这一大胆方式。
2024年起全面铺开，为全体员工配备OpenAI官方付费版。
优点是导入速度快，缺点是月度成本往往较高。
这就像"给全体员工配备高端笔记本电脑的豪气路线"。
与丸红内部自研"まるちゃ"的路线截然相反，是"买来就用"的策略。
不过丸红在后端同样使用了OpenAI和Anthropic的API，因此从技术层面而言，两者并非完全对立。
"内部自建平台＋外部API"vs"采购现成工具全员导入"，这两种选择正成为日本大企业的主流路径。
不在于哪种更优越，而应根据自身的企业文化与组织能力来做出选择。
从3个角度思考"整个日本企业界会发生什么变化"。
丸红的案例正在激励日本其他大企业产生"我们也许也能做到"的信心。
颠覆了"大企业＝行动迟缓""日本企业＝不擅长AI导入"的固有印象。
ITmedia报道发布后，来自银行、制造业、保险业等领域的"想向丸红学习"的咨询急剧增加。
若1.6万人规模的企业能够全员推广，3000人规模的中型企业同样具备应用条件。
"本来低调的前辈突然以逆袭姿态获奖，后辈们纷纷受到激励跃跃欲试"的效应正在蔓延。
预计2026年以后，日本大型企业的AI民主化进程将全面加速。
"AI平台内部自研"将成为日本企业新的竞争维度。
能否跟上这一趋势，将直接影响企业的经营业绩。
丸红的"4大原因"，是中型及中小企业同样可以直接借鉴的成功模式。
优先追求业务价值＋专职团队＋每月学习会＋灵活运营，这4点任何规模的企业都可以实践。
不过，1人用1个月完成开发对中小企业来说难度较大，从ChatGPT Team、Claude Pro、Gemini Business等月费数千日元的服务起步，是更为现实的选择。
"大企业量身定制西装，中小企业把现成衣服穿出品味"——两者有所不同，但路径同样可行。
即便使用现成产品，只要借鉴丸红的运营理念，同样能够取得成效。
反之，工具再高端，如果运营不得法，效果也会不如丸红。
"工具不如用法重要"，这才是日本企业AI应用的本质。
中小企业尤其应该学习丸红的理念与哲学。
越来越多的企业希望打造丸红式的"内部AI开发团队"。
截至2026年4月，日本约30%的大型企业正在研究内部自建生成式AI平台（经产省调查）。
由此带来的结果是，能够胜任AWS Bedrock、Azure OpenAI、生成式AI提示词设计的工程师招聘需求同比增长3倍。
薪资水平也在上涨，东京大型企业应届生起薪700万日元已不罕见。
"一项新运动流行起来，运动员和教练的需求同时飙升"——正是同样的结构。
反过来说，对于拥有AI工程师技能的人而言，这是千载难逢的职业发展机遇。
2026年至2028年，将是"AI内部化工程师"的黄金时代。
这是日本整个劳动力市场深度重塑的历史拐点。
在东京一家中型商社工作、入职第4年的健太，每天被海外客户合同翻译搞得焦头烂额。
"一份英文合同要花掉整个上午，下午是会议纪要，晚上是整理资料……准时下班简直是梦想"。
某天，公司效仿丸红导入了内部聊天机器人。
将合同PDF上传后，30秒生成日文摘要，风险条款也自动提取完毕。
"工作3年多来早已习以为常的操作，被一个按钮取代"——他亲身体验了这种震撼。
翻译工时从4小时缩短至30分钟，空出的时间专心制作新客户提案材料。
半年后，销售业绩从部门第3名跃升至第1名。
"不会用AI的前辈，不如会用AI的后辈"——他深切感受到了这个时代的到来。
这是年轻员工脱颖而出的典型案例。
在爱知县一家中型制造业从事财务工作20年的由美子，每月底的发票处理工作要耗费整整3天。
"500张发票逐一核对、输入Excel、检查错误……肩膀酸痛和眼睛疲劳成了家常便饭"。
公司导入了生成式AI×OCR（文字识别技术）。
只需扫描发票，数据自动录入，AI同步生成内容摘要并识别异常值。
"熟练老员工的手艺，被机器人完美复现"的体验。
月底工作从3天缩短至半天，彻底告别加班。
空出的时间用来制作经营分析报告，获得社长"有史以来最有价值的报告"的高度评价。
这正是越是资深员工越能从AI中受益的有力证明。
不是"AI抢走工作"，而是"AI提升工作质量"的真实案例。
在大型金融机构人事部工作的诚，每天应接不暇地处理来自全员1万人的各类咨询。
"'如何申请年假''报销规则''住房补贴条件'……每天100条问询"。
参考丸红案例，构建了一个学习了6万份内部规则文件的自定义机器人。
员工无需联系人事专员，直接向聊天机器人提问即可获得即时解答。
"遇到困惑时，有人瞬间帮你翻开内部百科全书"的体验。
日均咨询量从100条骤降至10条，人事专员的业务时间缩减一半。
空出的时间专注规划员工参与感提升方案，离职率随之下降。
人事工作从"事务处理"转型为"战略规划"。
这是后台部门实现DX的经典案例。
A. "まるちゃ"本体仅限丸红集团内部使用，但已通过姐妹服务"I-DIGIO next-AI Chatbot"开始对外提供。
由丸红I-DIGIO Holdings运营，2024年起面向法人销售。
以在丸红经过实证的功能为基础，可根据各企业需求进行定制化开发。
"员工食堂的人气菜品，终于可以在外面的餐厅吃到了"的感觉。
导入企业以中大型为主，月费根据规模，大致在10万至100万日元之间。
"能够借助综合商社积累的知识经验"，是与其他AI服务的差异化亮点。
作为ChatGPT和Microsoft 365 Copilot之外的另一种选择备受关注。
其核心优势在于高度适配日本企业特有的业务惯例。
A. 缩小规模后，中小企业同样完全可以应用"丸红方法论"。
对于100人规模的企业，从ChatGPT Team（25美元/人/月）或Microsoft 365 Copilot（30美元/人/月）起步是现实可行的。
关键在于学习"4大原因"的精髓：重视业务价值、设立专职负责人、每月学习会、灵活运营。
"职业棒球队的训练方法，被本地少年棒球队学习借鉴"的感觉。
工具即便是现成产品，只要从丸红学习运营方式，同样能够取得成效。
反之，工具再高端，运营不得法，效果也会不如丸红。
"工具不如用法重要"，这才是日本企业AI应用的本质。
中小企业尤其应该学习丸红的理念。
A. 从丸红的案例来看，并没有出现"被AI抢走工作的人"，而是"通过AI提升工作质量的人"在不断增多。
翻译业务被AI取代的员工，转而专注于更高层次的谈判和战略规划。
从会议纪要制作中解放出来的秘书，将精力集中在为管理层提供策划支持上。
"计算器普及后，靠心算的会计减少了，但做财务分析的会计增加了"——结构完全相同。
不过，"无法将工作交给AI的人"在竞争中处于劣势，这也是现实。
2026年是"会用AI的人与不会用AI的人"差距拉大的转折点。
应当磨砺的不是"不被AI替代的技能"，而是"驾驭AI的技能"。
丸红的员工，全员都已朝这个方向转舵，这才是真实状况。
A. 丸红通过"内部自研＋AWS Bedrock"的组合，实现了高水平的安全保障。
所有数据均在丸红的管控之下，不会发送至外部的ChatGPT服务器。
即便使用OpenAI或Anthropic的API，也通过企业合同确保"不用于模型训练"的约定。
"不是使用市面上的ATM，而是使用本公司专属ATM"的区别。
将免费版ChatGPT用于业务处理存在机密信息泄露风险，十分危险。
ChatGPT Team及以上版本、Claude Pro及以上版本、Microsoft 365 Copilot等企业级订阅，均承诺不将数据用于模型训练。
2026年，"禁止使用个人订阅处理业务"正在成为企业的通行准则。
构建安全可用的使用环境，已成为开展AI应用的前提条件。
A. 最经典的做法是：列出工作中最耗时的3项任务，从最可能见效的1项开始尝试。
例如：翻译、会议纪要制作、内部咨询回复等"虽是例行工作但耗时费力"的业务。
先用免费版ChatGPT或Claude试用，体验实际效果；确认有效后再升级到付费版或专属工具。
"开始一项新运动时，不要一上来就买高档装备，先体验一下"——道理相同。
从小处着手，积累成功经验，这才是在公司内部推广的最大诀窍。
急于全员铺开往往会以失败告终，丸红也是从两名年轻员工的一次闲聊起步的。
"第一步要小，第二步要大胆"——这是日本企业AI导入的铁律。
2026年内不开始尝试的话，就可能被竞争对手拉开2年的差距。
丸红的案例颠覆了"日本大企业不擅长AI导入"的固有印象。2026年4月，年削减120万工时这一具体成果，为日本AI民主化进程注入了强劲动力。
优先追求业务价值、内部DX组织、持续教育培训、灵活架构设计——这4大原因，是任何规模的企业都可以举一反三的普适性成功模式。
买来ChatGPT就万事大吉，并不是真正的答案。打造出一套将AI融入日常运营、适合本公司实际的文化，才是问题的本质。
"从今天的工作中，把最耗时的那件事交给AI试试看"——就是这小小的一步，将带领你的公司迈向丸红方法论的起点。
本文转载自 AI Friends。
