AI事例をトコトン知る、業種別×活用タイプ別の45事例 #2

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

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?

どんなAI? コンビニ節電AI
AIができること 店舗運営に支障がない範囲での最適照明や空調温度の判断
AIによって解決されること コンビニの電気代の節約

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?

どんなAI? 類似アイテム検索AI
AIができること 色や形などで似たアイテムを探すことができる
AIによって解決されること 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

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?

どんなAI? 問い合わせ対応チャットボットAI
AIができること 定型的な問い合わせの対応
AIによって解決されること スタッフの作業時間を減らす

深夜帯の対応

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。

プログラミングカテゴリの最新記事