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【業界別】ビジネスでのAI活用事例13選|
導入を成功させるポイントも解説

 2024.05.28  株式会社電算システム

近年のビジネスシーンでは、チャットボットや異常検知などをはじめ、さまざまな場面でAIが活用されています。そのため、自社でもAI技術を取り入れ、業務効率化や生産性向上につなげたいと考える方も多いのではないでしょうか。

とはいえ、AIには幅広い活用方法があるため、まずは目的や活用範囲を明確にすることが重要です。その際、他社の事例が大いに参考になるでしょう。

本記事では、複数の業界別にAIの活用事例を紹介します。事例から見る成功のポイントも解説していますので、AIの導入を検討している方は参考にしてください。

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製造業におけるAI活用事例4選

製造業は、人員不足への対応や、現場作業における危険の回避のためにAI技術を活用しているケースが多く見られます。まずは、製造業におけるAIの活用事例を4つ紹介します。

JFEスチール株式会社

大手鋼鉄メーカーのJFEスチール株式会社は、日本電気株式会社やNECソリューションイノベータ株式会社との協同により、現場作業員向けの安全行動サポートシステムを開発しました。

同システムには、AIの画像認識技術が採用されています。照明条件や操業状態の変化、異なる姿勢で作業を行う作業員など、外乱により安全性が脅かされるリスクを予見する仕組みです。仮に、現場の立ち入り禁止エリアに作業員が侵入した場合、注意喚起として警告灯やサイレンが作動するため、事故やトラブルを未然に回避できます。

また、JFEスチール株式会社は同技術を業界で初めて導入したこともあり、「安全環境に配慮している企業」というブランディングにつながっているのもポイントです。

参考:国内業界初となるAI画像認識による安全行動サポート技術の導入について|JFEスチール株式会社

画像認識の仕組みや活用方法は、こちらの記事で詳しく解説しています。

川崎重工業株式会社

川崎重工業株式会社は、船舶や航空機、鉄道車両などを製造している重工業メーカーです。同社はAI技術を活用して業務の標準化を図っています。

本来、作業の標準化が進めば業務効率化に寄与しますが、需要変動が激しい同社では従業員の入れ替わりが起きやすく、標準作業からの逸脱に悩まされていました。そこで、センサー付きのカメラで従業員の作業映像を読み取り、AI分析を実施しました。

具体的には、標準作業のベースとなる「教師データ」と呼ばれる映像と、実際の現場での作業映像をAIが見比べます。教師データとの間にあまりにも差がある映像は、異常値(=標準作業からの逸脱)として判定することで、非標準作業を自動検知することに成功しています。

参考:AI・最適化技術を用いた製造データ活用による生産性向上|川崎重工業株式会社

旭化成株式会社

旭化成株式会社は、マテリアル・住宅・ヘルスケア領域のさまざまな企業を統括するグループ会社です。同社は、AIのビッグデータ解析で素材開発・研究を効率化するMI(マテリアルズ・インフォマティクス)を推進しています。

素材開発には本来、熟練者が何度も実験や評価を行ってレシピを設計しなければなりません。MIを活用すると、実験・評価・レシピ設計のサイクルが一度で済み、大幅な業務効率化につながります。

また、AIが自律的にMIの実験や探索を行うためのスマートラボの構築を進めているのも特徴です。MIという一つの技術領域が社内に普及することで、専用のコミュニティが形成され、従業員同士が切磋琢磨して支え合う土壌が整いつつあります。

参考:デジタルトランスフォーメーション事例|旭化成株式会社

AIを活用したビッグデータ解析の事例は、こちらの記事でも詳しく解説しています。

パナソニックホールディングス株式会社

パナソニックホールディングス株式会社は、生成AI技術を活用した社内向けAIアシスタントサービス「PX-GPT」を用いて、組織全体での業務効率化を推進しています。生成AIは、プロンプトと呼ばれるテキスト状の指示を与えるだけで、テキストや画像、音声といった独自のコンテンツを生み出せる技術です。

PX-GPTは、OpenAIが提供する生成AI「ChatGPT」のように質疑応答型のサービスです。2023年4月14日より、国内の約9万人の従業員を対象に提供を開始しました。マニュアルや製品資料といった社内のナレッジベースをシステムにインプットすることで、業務に関する質問に正確な回答が可能です。PX-GPTの導入により、社内ヘルプデスクに問い合わせるような疑問を従業員が自力で解決できるため、対応業務の効率化や生産性向上につながっています。

参考:AIアシスタントサービス「PX-GPT」をパナソニックグループ全社員へ拡大 国内約9万人が本格利用開始|パナソニックホールディングス株式会社

小売・サービス業におけるAI活用事例4選

小売・サービス業界では、在庫管理や市場分析などをAIを用いて自動化・効率化し、従業員がコア業務に専念できるような環境づくりを行っているケースが多くあります。ここでは、4社の活用事例を紹介します。

株式会社西友

大手スーパーマーケットチェーンの株式会社西友は、株式会社日立製作所と協同で、AI需要予測型自動発注システムを開発しました。AI需要予測型自動発注システムとは、過去の発注量や販売量、在庫量、気象データ、季節変動状況などを踏まえ、AIが将来的な需要を予測するツールです。予測結果に従い、システム内で自動発注まで行えます。

同社は従来、販売実績などをもとに人間の手で需要予測を行っていましたが、膨大な量の商品を一つひとつ発注していたため、思うように業務効率が向上しない課題を抱えていました。本システムの導入により、需要予測と発注をAIに一任できるため、従業員は仕入品の加工や接客などの店舗オペレーションに注力できるようになりました。

また、よりデータドリブンな発注業務につながる点から、在庫リスクや廃棄ロスを抑えられるのもメリットです。

参考:西友が日立との協創を通じ、AIによる需要予測に基づき自動発注を行うシステムを導入開始|株式会社西友

ユニー株式会社

ユニー株式会社は、関東・東海・北陸地方を中心にスーパーマーケットを展開する企業です。同社は、株式会社日立製作所が開発した「Hitachi AI Technology/H」を導入しました。ユニー株式会社の物流センター内に取り入れ、倉庫業務における業務データや作業実績などの分析結果をもとに在庫配置を最適化し、ピッキング効率を向上させています。

さらに、施策の成果を繰り返し評価・改善し、継続的に在庫配置の最適化を実施しているのもポイントです。施策適用前後の成果を比較すると、ピッキングの作業効率が最大16%向上しています。

参考:ユニー/AI活用で倉庫業務効率化|流通ニュース

株式会社リクルート

株式会社リクルートは、会員制転職スカウトサービスの「リクルートダイレクトスカウト」に、AIによるレコメンド機能を実装しました。40年以上にわたる豊富な転職支援データをAIが解析し、マッチング精度向上を図る機能です。

ユーザーがレジュメを登録すると、経験やスキル、希望条件などに合うスカウトに自動でラベルが付与されます。繰り返しサービスを利用すれば徐々に分析精度が高まるため、UXの改善や顧客満足度の向上につながっています。

参考:「リクルートダイレクトスカウト」リニューアル 求職者と企業双方のより良いマッチングへ|株式会社リクルート

大阪東急REIホテル

大阪東急REIホテルは、東急ホテルズ&リゾーツ株式会社が運営するシティホテルです。同ホテルは、客室単価設定支援ツールの「メトロエンジン」を導入しました。メトロエンジンは、競合ホテルの客室単価やレビューなど、リアルタイムなデータを収集・解析し、将来的な客室単価を算出するツールです。

ホテルでは繁忙期や閑散期が客室単価に影響を及ぼしやすく、適正な算出が難しい傾向にあります。AIであれば機械学習の仕組みにより、算出された客室単価の整合性を自動的に検証できるため、時間経過によって出力結果の質が向上します。客室単価の割り出しにかかる工数を削減し、業務効率を向上できるのが利点です。

参考:メトロエンジン導入:株式会社東急ホテルズにて、メトロエンジン導入に関するプレスリリースが配信されました|メトロエンジン

IT業界におけるAI活用事例3選

IT業界でも広告配信やカスタマーサポートなどの領域で、AIの積極的な活用が進んでいます。ここでは、代表的な3社の事例を紹介します。

株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェントは、メディア事業やインターネット広告事業を展開する大手IT企業です。デジタルマーケティング領域で、過去の広告配信データにもとづき、将来的な広告効果を予測できるAIの効果予測エンジンを活用しています。

本ツールには、出力結果の検証を繰り返すことで質向上が図れる機械学習や、自然文での広告文面を作成できる自然言語処理以外に、画像認識の技術も用いられています。画像認識を活用すれば、過去の配信データから最も効果が出るクリエイティブ(バナーやサムネイルなど)を選択できるのが特徴です。

また、生成AI技術を活用し、テキストや画像などのクリエイティブを自動生成しているのも特徴的です。結果、クリエイティブ業務の効率化やコスト削減に効果を発揮しています。

参考:デジタルマーケティング×AI|株式会社サイバーエージェント

エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社

エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社では、カスタマーサービス分野におけるAI活用が進んでいます。なかでも特に、電話での問い合わせ内容に関するQ&Aを、オペレータのパソコン画面に自動で表示するシステムが代表的です。

通話音声をリアルタイムでテキスト化することで、オペレータは発信者の要望を聞きながら迅速に適切な回答へとたどり着けます。新人オペレータの即戦力化や対応品質の均質化が期待できるでしょう。

積極的なAIの活用で、電話対応の24時間化が実現できるのもメリットです。将来的には、人と機械の役割分担によるサービス拡充も視野に入れています。

参考:NTTコミュニケーションズにおけるAIを活用した事業変革への挑戦|NTT技術ジャーナル

フリー株式会社

フリー株式会社は、「freee」と呼ばれるクラウド会計ソフトを開発・販売している企業です。同社は、株式会社ユーザーローカルが提供するAIチャットボットを導入しました。会計業務の効率化に焦点をあてたクレジットカード「freeeカード Unlimited」のUIに採用しています。

本来のチャットボットは、ユーザーの質問を想定し、膨大な量の回答シナリオを自力で構築しなければなりません。しかし、AI技術が搭載されているチャットボットは、機械学習によってユーザーの質問の意図を機械が理解できるため、シナリオ構築の手間を最小限に抑えられます。また、問い合わせ件数が増えるほど回答精度が向上する仕組みです。

参考:統合型クラウドERPを提供するfreeeがユーザーローカルのAIチャットボットを導入|株式会社ユーザーローカル

金融業におけるAI活用事例2選

金融業界の場合は、顧客のニーズ把握や窓口対応時間の削減にAIを活用しているケースがあります。ここでは、2社の活用事例を紹介します。

株式会社りそな銀行

株式会社りそな銀行は、AI技術を用いた独自のマーケティングエンジンを開発しました。顧客一人ひとりのニーズや傾向をリアルタイムで把握し、分析結果を反映させたコンテンツを、さまざまなチャネルで個別提供する仕組みです。

提供されるコンテンツは、個別の顧客にパーソナライズされています。ユーザーが自身にとって価値のあるコンテンツを効率良く集められるため、UXの改善につながるのが利点です。

同社は「新次元の顧客体験」というコンセプトをもとに、上記のような取り組みを加速させています。

参考:AI技術を活用したマーケティングエンジン構築に向けた共同プロジェクトについて|株式会社りそな銀行

第一生命保険株式会社

第一生命保険株式会社は、独自に「AI保障設計レコメンドシステム」を開発しました。同システムでは、1,700万件を超える同社の保障設計データをAIが学習します。そして、契約検討中の方が重視する保障内容や予算などの意向にもとづき、個別最適化されたプランを自動生成します。

これにより、窓口での顧客応対時間を削減しつつ、最適なプランの提案で顧客満足度の向上につながっています。

参考:AIがお客さまの意向に基づき保障プランを提示するシステムを開発|第一生命保険株式会社

AI活用事例から見る成功の3つのポイント

AIを積極的に活用する数多くの企業を参考にすると、施策立案や運用時のヒントが見えてきます。ここでは、3つのポイントに分けて成功の秘訣を解説します。

AI技術を導入する目的を定める

一概にAIといっても、さまざまな種類が存在し、ソリューションごとに役割が大きく異なります。そのため、あらかじめ目的を明確にし、適切なソリューションを選択することが大切です。

導入目的を定めるには、自社が抱えている課題と、AIによってどのようなことを成し遂げたいかというゴールを明確にしましょう。例えば、カスタマーサポート領域で業務効率が伸び悩んでいるなら、AIチャットボットや自動応答システムなどのソリューションが適切です。

本格的な運用の前にPoCを実施する

PoC(Proof of Concept)とは、本番前にテスト環境で実証実験を行うことです。AI技術を導入する際は、業務の見直しを迫られるケースが多いため、大がかりなプロジェクトに発展しがちです。

そのため、いきなり本番環境を迎えると、新旧システム間で障害が発生したり、組織に上手く馴染まなかったりと、さまざまなリスクが生じます。本番前にPoCを実施すれば、問題点の特定や費用対効果の見極めが可能です。

運用に必要な人材を確保する

AI技術を取り扱う場合、高度な知識や技術が要求されるケースが少なくありません。正しいノウハウがなければ適切な運用が難しいことから、導入前に専門人材を確保することが重要です。

必要な人材はAIの導入目的によって異なります。AIを用いたシステムやソフトウェアを導入する際は、製品に関する知見や扱い方に長け、さらに業界のビジネス慣習に詳しい人材が必要です。最先端のアルゴリズム開発が必要であれば、研究者レベルの専門家が欠かせません。

また、プロジェクトの推進役には、技術的な知見に優れるだけでなく、組織全体を統括するマネジメント力も求められます。

AIを活用するならGoogle Cloudがおすすめ

AIにはさまざまなソリューションが存在するため、自社に向くシステムやソフトウェアを選ぶのは難しいものです。その点、Google Cloudには、AIや生成AIに関する幅広いプロダクトが搭載されているため、ワンストップで自社の課題を解消できる可能性があります。

Google Cloudに搭載されているAI関連のプロダクトは次の通りです。

  • AI Platform:AIの機械学習ルートを一元的に管理するためのプラットフォーム
  • AutoML:新たな機械学習モデルを生成
  • Natural Language AI:非構造化データから分析データを抽出
  • Vertex AI Search:会話型の情報検索が可能な企業向け検索エンジン
  • Imagen on Vertex AI :テキストによる指示のみでAIがオリジナル画像を生成

AI以外にも、データ分析基盤の構築や仮想マシン作成などに関する、豊富なプロダクトが用意されています。データ分析にAI技術を取り入れたり、自社で独自の機械学習モデルを開発したりする場合には、Google Cloudが最適です。

ケーススタディを通じてAIの活用イメージを深めよう

自社にAI技術を導入する際は、他社の活用事例をなるべく多く知っておくことが大切です。さまざまな事例を参考にすることで、自社にとって最適なAIの活用方法が見えてきます。

ビジネスシーンでAIを活用する場合、Google Cloudの導入を検討してみてはいかがでしょうか。Google CloudにはAIや生成AIに関する幅広いプロダクトが用意されているため、コストや手間を抑えつつ、さまざまなシーンでの活用が可能です。

電算システムでは、Google Cloudの導入支援サービスを提供しています。ツールの導入時だけでなく、運用に関する疑問にも回答できるため、初めての方でも安心です。以下の資料で詳細を紹介していますので、Google Cloudを導入してAIの活用を進めたい方は参考にしてください。

Google Cloud と 電算システムのご紹介

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