AI事例をトコトン知る、業種別×活用タイプ別の45事例 #11

AI事例をトコトン知る、業種別×活用タイプ別の45事例 #11

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31: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)

概要

  • JCBは、生命保険販売や損害保険の加入案内業務にAIを利用
  • カードの利用履歴などから加入する確率が高い顧客を絞り込み
  • 最適なタイミングで営業ができる
  • 少ない人員で効率的に営業することができる

解決できること

  • 保険営業の効率化
  • 営業人員の削減

(出典)

保険営業をAIで支援 グルーヴノーツ、JCB向け

事例の4Wで分類してみる

What:どんなAI?

どんなAI? 保険営業支援AI
AIができること 加入する確率が高い顧客の絞り込み
最適な営業タイミングの提示
AIによって解決されること 保険営業の効率化
営業人員の削減

Who:誰のためのAI?

  • 具体的なターゲット→保険営業スタッフ

Why:なぜAIが必要?

  • コストを減らす
  • 仕事の付加価値を上げる

Which:どのタイプのAI?

事例32: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)

概要

  • みずほ銀行は、お金にまつわるパーソナルアドバイスを行なうAIを検証
  • インプットデータは、利用者の残高や入金明細、クレジットカード利用明細、支出や収入のカテゴリー分類、任意のアンケート情報など
  • 消費行動や金融状況パターンを把握して、1人ひとりへのアドバイスをAIが実施
  • 家計健全化、資産形成や生活向上につながるアドバイスなどを行なう

解決できること

  • 人ひとりヘパーソナライズされたアドバイスの提供が可能に

(出典)

みずほ銀行、Blue Lab、富士通の3社、AIを活用したパーソナライズドバンキングサービスの検証開始

事例の4Wで分類してみる

What:どんなAI?

どんなAI? お金にまつわるパーソナルアドバイスAI
AIができること 消費行動や金融状況からAIがアドバイス
家計健全化、資産形成や生活向上を支援
AIによって解決されること 1人ひとりヘパーソナライズされたアドバイスの提供共が可能に

Who:誰のためのAI

  • 具体的なターゲット→銀行口座保有者

Why:なぜAIが必要?

  • 便利を増やす
  • 仕事の付加価値を上げる

Which:どのタイプのAI?

事例33:エクサウィザーズ、神奈川県と要介護度予測AIの実証(医療・介護・専門)

概要

  • .エクサウィザーズは、要介護度の将来予測をするAIを開発
  • 神奈川県の自治体が保有する介護判定データ、介護給付金データを利用し実証
  • 介護関連データをAIに学習させることで住民1人ひとりの要介護度と介護費を予測
  • このまま状態推移すると将来どのように変化するかを予測
  • 要介護度のスコアの記録により、対策施策の効果があったかどうかを確認できる
  • 将来的には費用対効果の高い介護施策の効率的な立案に貢献

解決できること

  • 予測にしたがった計画的な施策実行
  • 費用対効果の高い介護施策の発見

(出典)

AIベンチャーのエクサウィザーズ自治体の介護関連データを用いた要介護度予測AIを開発

事例の4Wで分類してみる

What:どんなAI?

どんなAI? 要介護度予測AI
AIができること 将来の要介護度の予測
必要な介護費用を予測
AIによって解決されること 予測にしたがった計画的な施策実行
費用対効果の高い介護施策の発見

Who:誰のためのAI?

  • 具体的なターゲット→住民

Why:なぜAIが必要?

  • 不満を減らす

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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