AI事例をトコトン知る、業種別×活用タイプ別の45事例 #9

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25： 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)

概要

• キユーピーは、惣菜の原料となるカット野菜の検査にAIによる原料検査装置を活用
• これまで人の目による検査は身体的負担が大きかった
• ディープラーニングを活用した、画像解析による息良品選別のメカーニズムを採用
• 良品を識別できるAIを作り、不良品を特定するアプローチで実用化を遂げた
• いちょう切りのニンジンなどカット野菜の検査工程に導入
• 「働く人にやさしい」工程に進化させる狙い

解決できること

• 作業効率の向上
• 従業員にやさしい職場作り

(出典)

キユーピー／AIを活用した原料検査装置を開発・導入

事例の4Wで分類してみる

What：どんなAI？

Who：誰のためのAI？

• 具体的なターゲット→食品加工の工場スタッフ

Why：なぜAIが必要？

• 不満を減らす
• 作業時間を減らす

Which：どのタイプのAI

事例26：電通、天然マグロの品質をAIが判定(外食・食品・産業)

概要

• 天然マグロの品質をAIが判定
• 目利き職人によるマグロ品質評価とAIの評価が85%一致
• マグロの目利きで一人前になるには約4000匹の目利きが必要とされている

解決できること

• 熟練した職人業務の代行

(出典)

「水産加工業者がマグロの検品業務に使用したところ、判定結果の約%%が目利き職人の評価と一致した。職人の後継者が不足する中、勘と経験に基づく目利きの技術を後世に残す狙いがある。(中略)一人前,になるには約4000匹の目利きが必要とされ、最低10年はかかる」

「天然マグロ」の品質、AIが判定　職人の目利きと約85％一致

事例の4Wで分類してみる

What：どんなAI？

Who：誰のためのAI？

• 具体的なターゲット→水産加工業者

Why：なぜAIが必要？

• 便利を増やす

Which：どのタイプのAI

事例27：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)

概要

• ソフトバンク・ビジョン・ファンドなどが2億ドルを投じる米Plenty社は、AIによる屋内農場を開発する農業スタートアップ
• 屋内農場では、制御可能な30種類のパラメーターを用意
• 700種類もの作物について、気候などの条件に合わせて最適なパラメーターを調整するAIを開発
• AIによって野菜や果物の風味を調整
• 生産性においても大きく改善。ある作物の収穫量の増分は過去300年間の収穫量の増分に匹敵する結果になった

解決できること

• 農作物の風味の改善
• 農作物の安定供給

(出典)

AIで野菜栽培、1年で300年分進歩した農業ベンチャー「プレンティ」の秘密

事例の4Wで分類してみる

What：どんなAI？

Who：誰のためのAI？

• 具体的なターゲット→生活者

Why：なぜAIが必要？

• 満足を増やす

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