AI活用事例データベース AI活用事例データベース
About ログイン curated by Arcana Technology
368件の事例 / 全1933件 定量効果あり

シュプリンガー・ネイチャー(Springer Nature)

2024

出版プロセス全体に約60のAIツールを展開し、年間150万件以上の論文を支援。AIによる偽コンテンツ検出で25,000件の問題論文を特定。

約60のAIツール展開、150万件以上の論文を支援、著者満足度90%が「良い」以上
教育 品質管理・検査 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

ターニティン(Turnitin)

2024

AI文章検出機能のリリース1周年を迎え、教育機関でのAI生成文章の検出を支援。AIパラフレーズ検出機能も追加し、スペイン語長文にも対応拡大。

低品質提出物75%減、盗用提出30%減、プロクタリング不正行為90%減
教育 品質管理・検査 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

イーディーエックス/ツーユー(edX / 2U)

2024

Fast Company「2024年最も革新的な企業」にAI教育部門で選出。450以上のAI関連コースとChatGPTプラグインで学習体験を刷新。

AI関連コース登録が前年比54%増、エグゼクティブ教育プログラム登録が前年比424%増
教育 レコメンド・パーソナライズ 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

テバ・ファーマシューティカル(Teva Pharmaceutical)

2024

世界最大のジェネリック医薬品メーカーがAI・先端分析の全社展開に着手。品質管理のCAPAプロセスやHR部門でも生成AIを実験的に導入。

製薬業界における規制対応AI導入の先行事例
医療・ヘルスケア 品質管理・検査マーケティング・広告 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

ギリアド・サイエンシズ(Gilead Sciences)

2024

Genesis Therapeutics社のGEMS AIプラットフォームと提携し、言語モデル・拡散モデル・物理MLシミュレーションを統合した創薬を推進。先行投資3,500万ドル。

先行投資3,500万ドル、2024年EPS影響約0.02ドル
医療・ヘルスケア 設計・R&D 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

デクスコム(Dexcom)

2024

グルコースバイオセンシング分野初の生成AIプラットフォームをGoogle Cloud上に構築し、OTC連続血糖モニター「Stelo」に搭載。個別化された週次インサイトを自動生成。

CGMメーカー初の生成AI統合、FDA承認の初のOTC血糖バイオセンサー
医療・ヘルスケア レコメンド・パーソナライズ 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

バクスター(Baxter International)

2024

AI搭載の輸液システムでリアルタイムの患者モニタリングを実現。Pieces Technologies社との提携でAI駆動のケアコーディネーション・文書化プラットフォームを病院に提供。

R&D投資5.9億ドル(2024年)、医療データの97%が未活用という課題に対応
医療・ヘルスケア 品質管理・検査 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

クラフト・ハインツ(Kraft Heinz)

2024

クラフト・ハインツがMicrosoftと共同開発した「Kraft Heinz Lighthouse」コントロールタワーでサプライチェーン全体をリアルタイム可視化。AIきゅうり品質検査で生産効率12%向上。自律予測の採用率48.2%を達成。

きゅうり品質検査で生産効率12%向上、自律予測採用率48.2%達成
飲食・食品 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査需要予測・数値予測

マース(Mars)

2024

マースがペットケア部門を中心にAI・テクノロジーに3年間10億ドルの投資を発表。生成AIで栄養研究論文・SNS・社内データからイノベーションインサイトを抽出し、AI画像認識で獣医診断精度を向上。サプライチェーンにもリスク予測AIを導入。

3年間10億ドルのテック投資、技術者300人追加採用予定、2030年までにデジタル売上倍増目標
飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理設計・R&D 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査需要予測・数値予測

ルルレモン(Lululemon)

2024

ルルレモンが初のChief AI & Technology Officerを任命し、生成AIを商品開発・Eコマース検索・パーソナライズに全面導入。商品デザインのPoC段階で生成AIによる高速プロトタイピングを実証し、開発効率を向上。

初のChief AI & Technology Officer設置、商品開発への生成AI導入
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ設計・R&D 生成AI(テキスト)生成AI(画像・動画)レコメンド・パーソナライズ

ノードストローム(Nordstrom)

2024

ノードストロームが生成AIを活用したアプリリニューアルを実施。スタイリスト×AIのトレンドレポート、Style Swipes機能、自然言語検索を導入。バックエンドでは100以上のAIモデルが在庫管理・注文ルーティング・需要予測を日次運用。

100以上のAIモデルを日次運用
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

ベストバイ(Best Buy)

2024

ベストバイがGoogle Cloud・Accentureと提携し、生成AIバーチャルアシスタントを開発。Vertex AIとGeminiモデルを活用し、製品トラブルシューティング・注文管理・サブスクリプション管理をセルフサービスで提供。

Web・アプリ・電話の3チャネルでAIカスタマーサポートを展開
小売・流通 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

BYD(比亜迪)

2024

BYDがXUANJI AIラージモデルを発表し、全車両領域へのAI技術適用を業界初で実現。西安工場では約97%の自動化率を達成し、AI品質管理によりバッテリー欠陥率40%削減・寿命20%向上を実現。

バッテリー欠陥率40%削減、バッテリー寿命20%向上、西安工場自動化率約97%、年間生産400万台超
製造業 品質管理・検査設計・R&D生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

日本電子

2024

AI構造解析ソフトウェア「msFineAnalysis AI」を開発し、約1億種の化合物構造から予測EIマススペクトルのAIライブラリを構築。2つのAI(メインAI・サポートAI)の相補的解析により、未知物質の構造を自動推定する世界初のGC-MS統合解析を実現。

約1億種の化合物構造からAIライブラリ構築、未知物質の自動構造解析を実現
製造業 品質管理・検査設計・R&D 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

ブラザー工業(AI検査自動化)

2024

全社AI活用プロジェクトにより製造現場でのAI検査を推進。プリンター工場でラベル貼付検査をAI化し貼り忘れ・貼り間違いゼロを達成、インク吐出素子の穴形状検査では目視工数8割減と不良判定精度5ポイント向上を実現。

ラベル貼付検査:ミスゼロ達成、インク吐出素子検査:目視工数8割減、不良判定精度5ポイント向上
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査

矢崎総業(生成AI基盤Y-Assistant)

2024

Azure OpenAI Serviceをベースとした専用生成AI基盤「Y-Assistant」を自社開発し、全社約23万人の従業員を対象に2024年2月から本格導入。管理間接部門の生産性向上と販管費率の削減を推進している。

全社約23万人に展開、2024年2月本格導入
製造業 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

吉本興業(ショートドラマAI制作)

2024

FANYがGoogleのGeminiと連携し、生成AIが脚本制作の一部を担った縦型ショートドラマ「飛べない恋とふたご座の君」を制作・配信。企画立案から納品までを約2か月で完了し、AI活用によるコンテンツ制作の高速化を実証。

企画から納品まで約2か月で完了、全11話制作
専門サービス 文書作成・レポート生成設計・R&D 生成AI(テキスト)

ディップ(dip AIエージェント)

2024

東京大学松尾・岩澤研究室の成果活用型企業・松尾研究所と連携し、生成AIを活用した対話型バイト探しサービス「dip AIエージェント」を提供開始。対話形式で求職者の希望条件を引き出し、最適な求人をマッチング。

対話型バイト探しサービスの実現
専門サービス カスタマーサポート・問い合わせ対応レコメンド・パーソナライズ 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AIAIエージェント

ベネッセスタイルケア

2024

熟練介護職員のノウハウを組み込んだ独自AIシステム「マジ神AI」を開発し、介護付きホーム261拠点に導入完了。認知症BPSDの要因分析や予兆検知により、経験の浅い職員でも熟練職員に近い判断を支援。

介護付きホーム261拠点に導入完了
専門サービス 社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

福岡ソフトバンクホークス(AIアバター)

2024

Azure OpenAI Serviceを活用し、元選手・五十嵐亮太氏のAIアバターをみずほPayPayドームのスイートルームに設置。約30分の映像と約15分の音声で学習し、リアルタイムの試合解説を10秒のディレイで提供。

開発期間わずか1.5か月、2024年シーズン40試合分の予約完売
専門サービス レコメンド・パーソナライズ 生成AI(テキスト)生成AI(画像・動画)音声認識・音声合成