AI事例をトコトン知る、業種別×活用タイプ別の45事例 #12

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34：Ubie、医療現場の業務効率化を図るAI問診(医療・介護・専門)

概要

• これまでは患者が書いた紙の問診票と、診察室での電子カルテ記載用の問診がニ重発生
• AI間診では、患者が入力した内容が医療用語に変換されカルテに自動入力
• 現役医師とエンジニアが開発
• 約5万件の論文データに基づき、AIが患者1人ひとりの症状や地域·年代に合わせた質問を自動で生成
• 患者はタブ レットから出てくる質問に沿ってタッチするだけで、およそ3分で入力が完了
• 大病院13施設を含むおよそ100件の医療機関に導入済み
• 医師の事務作業が削減され、外来の問診時間が約3分の1に短縮できた病院も

解決できること

• 医師不足の解消
• 患者ケアの時間を増やす

(出典)

労働上限「過労死ラインの2倍」に及ぶ医師の働き方を変える。AI問診プロダクトが6医療機関で試験導入など開始

事例の4Wで分類してみる

What：どんなAI？

Who：誰のためのAI？

• 具体的なターゲット→病院の患者/医師

Why：なぜAIが必要？

• 作業時間を減らす
• 仕事の付加価値を上げる

Which：どのタイプのAI?

事例35：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)

概要

• AI-CON ではAIによる契約書レビュー作成を支援
• 弁護士のこれまでの経験を元に作成したAIサービス
• 契約書ドラフト作成、レビュー、交渉メール作成の3つの機能がある
• 複数の質問にYES、NOで答えていく。法的な要となる設問に返答することで項目が反映され、大量の条文の中から組み合わせた契約書が完成する
• 契約書アップロードにより、立場による「有利、やや有利、中間、やや不利、不利」の5段階で有利・不利の判定レビューが出る
• 契約書の修正内容から交渉用メールが自動で作られる

解決できること

• 弁護士・司法従事者不足の解消

(出典)

契約の法務格差をなくす。AI時代の士業に『AI-CON』が起こす新風

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→法務担当・弁護士・司法従事者

Why：なぜAIが必要？

• コストを減らす
• 作業時間を減らす

Which：どのタイプのAI?

事例36：ソフトバンク、新卒採用業務でAIを利用し効率化

概要

• .ソフトバンクは新卒採用業務でAIを活用
• 過去のエントリーシートをすべて学習させてAIモデルを構築
  エントリーシートをAIが合否判定
• 不合格判定のエントリーシートは人がチェック
• 作業時間を従来の4分の1に削減
• 年間ベースに換算すると680時間を170時間に短縮

解決できること

• 採用担当スタッフの作業時間削減

(出典)

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→採用担当者

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