AI事例をトコトン知る、業種別×活用タイプ別の45事例 #12

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?

どんなAI? 問診AI
AIができること Alによる1人ひとりに合わせた問診
AIによって解決されること 医師不足の解消
患者ケアの時間を増やす

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?

どんなAI? 契約書レビュー·作成支援AI
AIができること 契約書ドラフト作成
契約書のレビュー
交渉メール作成
AIによって解決されること 弁護士、司法従事者不足の解洋

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?

どんなAI? エントリーシート判定AI
AIができること 過去のエントリーシート学習
エントリーシートをAIが合否判定
AIによって解決されること 採用担当スタッフの作業時間削減

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。

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