JR九州、Google Workspace with Geminiを導入。非エンジニアがコードの9割以上をGeminiに書かせ、業務アプリを2〜3か月で内製

人口減少・少子高齢化や人手不足が進むなか、DXによるお客さま体験の進化やオペレーションの変革、働きがいと生産性の向上が欠かせないと考えていました。営業運転中の車両のデータは蓄積されていたものの、あまり活用されていませんでした。

営業部には専任のエンジニアがいないため、ランディングページづくりは手書きのラフから時間をかけて行っていました。導入を進めると、同じ部署内でも積極的に使う人とそうでない人がいることも分かりました。

2023年5月に生成AIのガイドラインを定め、セキュリティやガバナンスの観点から生成AIサービスの導入窓口を一本化しました。2025年9月にGoogle Workspace with GeminiのPoCを始め、運輸部、新幹線部、営業部、工務部などの計約30名を中心に検証し、同11月に既存の生成AIサービスと並行して使う方針を決めました。

運輸部では、エンジニア経験のない担当者が、営業運転中の車両データをリアルタイムで分析・可視化するウェブアプリと、勤務シフトを自動生成するアプリを作りました。どちらもPythonのStreamlitで、Geminiに自然言語で要件を伝え、出てきたコードを検証して改良することを繰り返しました。

営業部では、ランディングページのたたき台づくりや、区間別の紹介ページに予約まで進める検索窓をつけるところまでGeminiで行い、SEO対策も内製化しました。部署ごとの全員参加型の勉強会で同じ部署の活用例を紹介し、手書きの報告書をスキャンしたPDFなどの社内資料をGemini Notebookに集約する部署も出てきています。

車両データと勤務シフトのアプリは、コードの9割以上をGeminiが書き、2〜3か月で完成しました。業務での定量的な成果はまだ測定していないとしつつ、外部ベンダーに頼めば半年から1年かかる作業を、エンジニアではないスタッフが短期間で終えられたとしています。車両データは常時監視できるようになり、検査代替に向けた検証を進めています。

観光列車のページでは、SEOのスコアが40点ぐらいから約70点にまで上がりました。