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12件の事例 / 全1942件 定量効果あり

日本航空(JAL-AI)

2025

アバナードと協力して独自の生成AIツール「JAL-AI」を開発。社内ナレッジ検索・議事録自動生成・整備文書検索など複数業務に活用し、間接部門の実質100%の社員が利用。

間接部門の実質100%が利用、グランドスタッフの9割以上が回答速度向上を実感
物流・運輸 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

デルタ航空(Delta Air Lines)

2025

イスラエルのスタートアップFetcherrと提携し、AIによるダイナミックプライシングを導入。運賃のAI管理比率を1%から20%に拡大予定。CES 2025ではAIコンシェルジュ「Delta Concierge」を発表。

運賃AI管理比率1%→20%(2025年末目標)、Q2 2025売上155億ドル・営業利益率13%
物流・運輸 最適化・シミュレーション営業支援・販売 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

FedEx

2025

アジア太平洋地域でAI搭載の通関支援ツール「Customs AI」と「HTSコード検索機能」を提供開始。生成AIチャットボットが通関書類作成を効率化し、関税コード分類を自動化。

通関書類作成プロセスの簡素化、配送遅延リスクの低減
物流・運輸 文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

川崎汽船

2025

エクサウィザーズの「exaBase 生成AI」を全社導入し、半年でユーザー数を2倍、業務削減時間を月間420時間から2,770時間へ6倍に拡大。全社員の50%以上が生成AIを活用。

業務削減時間6倍(月間2,770時間)、全社員の50%以上が利用
物流・運輸 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)

Grab

2025

東南アジア最大のスーパーアプリが、シンガポール政府の支援のもとAI Centre of Excellence(AI COE)を設立。視覚障害者向け音声アシスタントの精度を46%→89%に向上させ、50の高スキル人材ポジションを創出。

音声認識精度46%→89%に向上、50の高スキル人材ポジション創出、8カ国700都市で展開
物流・運輸IT・通信 カスタマーサポート・問い合わせ対応最適化・シミュレーション 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成最適化・シミュレーション

ANAグループ

2025

運航現場の約2,000人に生成AIを導入し、業務マニュアル検索時間を90%削減。全社的には議事録ツール「しゃべログ」等を4万人超の従業員に展開し、業務効率化を推進。

マニュアル検索時間90%削減、議事録作成時間を5分の1〜8分の1に短縮
物流・運輸 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成

小田急電鉄

2024

新百合ヶ丘駅で画像解析AIによる列車出発時の安全確認システムの実証実験を開始。AIチャットボット・FAQ、生成AI「AcroChatAI」の導入等、複数のAI施策を並行推進。

物流・運輸 カスタマーサポート・問い合わせ対応品質管理・検査 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査チャットボット・対話AI

阪急電鉄

2024

宝塚駅に生成AI案内端末「AIさくらさん」を導入し、自然な会話で列車ダイヤや乗車券に関する問い合わせに自動応答する実証実験を開始。また伊丹線ではAI踏切異常検知システムの実証も実施。

物流・運輸 カスタマーサポート・問い合わせ対応 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

東京メトロ

2024

鉄道会社初となる生成AI搭載チャットボットをお客様向けに導入し、24時間の問い合わせ対応を実現。AIとNECの画像解析技術によるレール腐食検知システムも共同開発し、インフラ保守のDXを推進。

鉄道会社初の生成AIチャットボット、24時間365日対応、レール腐食の位置・サイズ自動検知
物流・運輸 カスタマーサポート・問い合わせ対応品質管理・検査 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査チャットボット・対話AI

DHL

2024

物流業界初の本格的な生成AI導入。BCGとの協業でデータクレンジングと提案書作成にGenAIを活用し、物流ソリューション設計の生産性と提案精度を大幅に向上。

物流エンジニアの生産性大幅向上、提案作成の迅速化・高精度化
物流・運輸 営業支援・販売社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

日本航空(JAL)

2024

生成AI基盤「JAL-AI」を全社員の80%が利用する環境を構築。運航現場向けには空港業務特化型AIを全国空港に展開し、被雷回避AIも導入して年間数億円の損失半減を目指す。

全社員の80%が利用、被雷関連損失の半減目標
物流・運輸 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成

JR東日本

2024

鉄道固有の知識を学習した「鉄道版生成AI」を開発。信号通信設備の復旧支援に国内初導入し、復旧時間を最大50%削減へ。

復旧時間を最大50%削減(目標)
物流・運輸 社内ナレッジ検索・共有生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)