AI事例をトコトン知る、業種別×活用タイプ別の45事例 #5

AI事例をトコトン知る、業種別×活用タイプ別の45事例 #5

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)

事例13: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)

概要

  • 中国国営メディア新華社は、AIで合成された女性がコメントを読み上げる「AIアナウンサー」を開発した
  • 同社は先駆けて男性AIアナウンサーを発表していたが女性版も追加発表
  • 実際に存在するアナウンサーの容姿そっくりにAIで合成
  • AIアナウンサーによる読み上げもスムーズに行なうことができる

解決できること

アナウンサーの2時間365日の代行

画像:新華社と検索サイトの捜狗が開発したAI合成女性アナウンサーの新小萌

(出典)

事例の4Wで分類してみる

What:どんなAI?

どんなAI? AIアナウンサー
AIができること 間違いのないニュースの読み上げ
AIによって解決されること アナウンサーの24時間365日の代行

Who:誰のためのAI?

具体的なターゲット→ニュース番組視聴者

Why:なぜAIが必要?

  • コストを減らす

Which:どのタイプのAI?

事例14: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)

概要

  • 富士通は、記事全文から短文への要約を行なう自動要約AIを開発
  • ディープラーニングを活用し、単語の削除、語順の変更、言い換えを学習
  • 記事全文から文体などを変えずに180字以内の要約記事を作成する重要文抽出と、180文字以内の短文を作成する生成型要約の2つの機能がある
  • ニュースの要約、SNS投稿用の短文、電光掲示板やサイネージ配信用ニュースなどでの利用を想定している

解決できること

  • 人が行なっていた要約業務の代行
  • 多くの文章の要約化

(出典)

画像:生成型要約機能による要約イメージ(富士通)

事例の4Wで分類してみる

What:どんなAI?

どんなAI? 記事の自動要約AI
AIができること 長文からの要約記事の作成
AIによって解決されること 人が行なっていた要約業務の代行
多くの文章の要約化

Who:誰のためのAI?

具体的なターゲット→ライター・要約者

Why:なぜAIが必要?

  • コストを減らす

Which:どのタイプのAI?

事例15:佐川急便、AIで配送伝票入力を自動化

概要

  • 佐川急便は、AIにより配送伝票の入力業務を自動化
  • 繁忙期には1日に100万枚の配送伝票の情報を人手によって入力
  • AIによる配送伝票入力によって、月換算で約8400時間相当の作業を削減
  • ディープラーニング技術により手書き数字の認識精度を99.995%以上に
  • 「〇」で囲まれた数字や取消線で修正された数字、文字の擦れや傷にも対応
  • さまざまな業務で「人とAIの協働」を推進していくとしている

解決できること

大量の単純作業の置き換えによるコストダウン

(出典)

手書き数字も問題なく読み取れる

事例の4Wで分類してみる

What:どんなAI?

どんなAI? 配送伝票読み取りAI
AIができること 配送伝票の入力を自動化
AIによって解決されること 大量の単純作業の置き換えによるコストダウン

Who:誰のためのAI?

具体的なターゲット→入力オペレーター

Why:なぜAIが必要?

  • コストを減らす

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。

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