AI事例をトコトン知る、業種別×活用タイプ別の45事例 #2

はじめに

文系の皆さんがAI人材になるためのノウハウを投稿していきます。今回は業種別×活用タイプ別の45事例を紹介します。様々な事例を知ることで，新たなアイディアが生まれるかもしれません。それでは見ていきましょう！

1. トライアル、独自生産のAIカメラでユーザー識別による販売促進と欠品補充（流通・小売）
   ローソン、Alによる新規出店判断（流通・小売）
   JINZ、似合うをAIでレコメンド（流通・小売）
2. 三菱商事とローソン、AIでコンビを節電（流通・小売）
   ZOZO、AIを活用した「類似アイテム検索機能」で滞在時間4倍（流通・小売）
   LOHACO、チャットボット「マナミさん 」で5割の問い合わせに対応（EC・IT）
3. 仏Heuritech、SNS画像からファッショントレンド予測（ファッション）
   米The take Al、動画内の服を検出して似たアイテムを表示。購入も可能に（ファッション）
   ストライプ、需要予測AIで在庫を8割まで圧縮
4. ZOZOUSED、古着の値づけにAlを導入（ファッション）
   日経、100年分の新聞記事をAIで読み取り。精度95%（エンタメ・メディア）
   福岡ソフトバンクホークス、リアルタイムで価格が変わるAIチケット販売
5. 中国国営メディア新華社、AI合成による女性アナウンサー(エンタメ・メディア)
   富士通、AIによる記事の自動要約システム(エンタメ・メディア)
   佐川急便、AIで配送伝票入力を自動化
6. 日立製作所と三井物産、AIで配送計画するスマート物流（運輸・物流）
   京東(JD.com)、物流倉庫の自動化。人の10倍の処理能力（運輸・物流）
   NTTドコモ、Alタクシーを展開、93~95%精度で乗車予測（運輸・物流）
7. トヨタ、自動運転と高度安全運転支援で二重に安全を確保（車・交通）
   LG、家電向けAIで生活を補助（製造・資源）
   ブリヂストン、AI工場で品質担保しタイヤを量産（製造・資源）
8. JFEスチール、人物検知AIで作業者に安全を（製造・資源）
   大京グループ、AI管理員導入を計画（不動産・建設）
   西松建設、生活習慣を覚えるスマートハウスAI導入（不動産・建設）
9. キューピー、AIによる原料検査装置で不良品を特定(外食・食品・産業)
   電通、天然マグロの品質をAIが判定(外食・食品・産業)
   ソフトバンク出資のPlenty、AI屋内農場で作物の風味調整(外食・食品・産業)
10. LINE、レストランの予約対応を行なう日本語音声AIサービス(外食・食品・産業)
    京東(JD.com)、調理・配膳注文・会計までをロボットで自動化(外食・食品・産業)
    セブン銀行、顔認証AI搭載の次世代ATM(外食・食品・産業)
11. JCB、保険営業をAIで支援　利用履歴から見込み客を絞り込む（金融・保険）
    みずほ銀行、AIを活用したパーソナライズドサービス検証(金融・保険)
    エクサウィザーズ、神奈川県と要介護度予測AIの実証
12. Ubie、医療現場の業務効率化を図るAI問診(医療・介護・専門)
    Al-CON AIによる契約書レビュー作成支援サービス(医療・介護・専門)
    ソフトバンク、新卒採用業務でAIを利用し効率化(人材・教育)
13. atama plus’ 1人ひとりの学習を最適化(人材・教育)
    イーオンら、英語発音をAIで評価（人材・教育）
    かんでんCSフォーラム、AIによるコールセンター呼量予測（コールセンター）
14. トランスコスモス、退職予備軍を予測し、半年で離職者を半分に（コールセンター）
    カラクリ、正解率95%保証のチャットボット（コールセンター）
    ソネット、音声認識AIを導入しオペレーター業務を効率化（コールセンター）
15. さいたま市、固定資産税調査に航空写真照合AIを利用（生活サービス・警備・公共）
    ALSOK、困っている人を自動検知するAI（生活サービス・警備・公共）
    日本気象協会、1時間単位での降水量予測（生活サービス・警備・公共）

事例４：三菱商事とローソン、AIでコンビを節電（流通・小売）

概要

• 電力需要の予測AIで、各店舗に節電を指示
• AIは過去の電力使用状況や天気予報などにより学習
• 店舗の照明を暗くしたり、空調の設定温度を変える
• 節電開始前に各店舗タブレットに通達。受諾するか拒否するかを決められる
• 5年度末までに全国の5000店に広げ、電気代の削減額が年間数億円を目指す

解決できること

• コンビニの電気代の節約

「三菱商事とローソンはコンピニエンスストアの電力使用を集中制御し、電気代を抑制する取り組みを始める。2020年度末までに5000店を通信回線で結び、人工知能(AI)を活用して空調や照明の電力使用を抑制するシステムを整える。電気代の削減額は年間数億円とみられる。加盟店の電力使用をまとめて管理し、効率的な店舗運営につなげる狙いだ。

三菱商事とローソンは共同出資の新電力、MCリテールエナジー(東京港)を通じて各店舗に電力供給している。同社が開発した電力需要の予測システムを用いて、各店舗に節電を指示する。AIが過去の電力使用状況や天気予報などを分析。店舗運営に支障がない範囲で店舗の照明を暗くしたり、空調の設定温度を変えたりする。

指示は節電開始の10分前に各店舗のタブレット端末に届く。店舗の運営者はその場で受諾するか拒否するかを決める。受諾すれば自ら操作しなくても、自動的に空調や照明の設定が切り替わる。小売店チェーンで複数店舗の節電を集中制御する仕組みは珍しい」

(出所)「日本経済新聞」2018年10月30日朝館刊

事例の4Wで分類してみる

What：どんなAI？

Who：誰のためのAI？

• コンビニ店長・スタッフ

Why：なぜAIが必要？

• コストを減らす

Which：どのタイプのAI？

事例５：ZOZO、AIを活用した「類似アイテム検索機能」で滞在時間4倍（流通・小売）

概要

• ZOZOTOWNに類似アイテム検索機能が搭載された利用ユーザーの滞在時間が4倍に
• 関覧中の商品の形·質感·色·柄などをもとに、AIが似ている商品を検出し、一覧で表示
• 色やキーワードなどの検索だけでは、イメージする商品にたどり着けないシーンをカバー

解決できること

• 似たアイテムの推薦による買い物体験の向上/これまで見つけにくかったアイテムの発見による売上の向上

（出店）ZOZO／AI活用した「類似アイテム検索機能」開始

事例の4Wで分類してみる

What：どんなAI？

Who：誰のためのAI？

• ファッション好きユーザー

Why：なぜAIが必要？

• 便利を増やす
• 売り上げを増やす

Which：どのタイプのAI？

事例６：LOHACO、チャットボット「マナミさん 」で5割の問い合わせに対応（EC・IT）

概要

• LOHACOのチャットボット導入初期はユーザーの利用率が低かったが、独自キャラクター「マナミさん」採用により利用率を改善
• 電話·メールを含めた問い合わせ総数の5割をマナミさんが対応
• センターの対応時間外や深夜帯も対応
• 電話オペレーターの仕事に換算すると月10人分以上
• 入力された質間からマッチする回答を選び出すルールベースの仕組み
• 質問に対しての回答を示すことができたかという指標「ヒット率」の目標は92%
• LINEチャットの場合、回答後満足度が低いアンケート入力があると有人チャットに切り替える仕組みも用意

解決できること

• スタッフの作業時間を減らす/深夜帯の対応

（出店）人材不足を救うチャットボット　LOHACOで5割の問い合わせに対応

事例の4Wで分類してみる

What：どんなAI？

Who：誰のためのAI？

• コールセンタースタッフ

Why：なぜAIが必要？

• 作業時間を減らす

Which：どのタイプのAI？

まとめ

いかがったでしょうか。AIの活用事例をみてイメージは深まったでしょうか。次回も同様に，さまざまな分野の事例を掲載していきます。「予測系AI」「識別系AI」「会話系AI」「実行系AI」については、以下の記事でより詳しく解説していきます。

• 「予測系AI」とは
• 「識別系AI」とは
• 「会話系AI」とは
• 「実行系AI」とは