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10件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ユナイテッド・オーバーシーズ銀行(UOB)

2025

AI駆動型ポートフォリオ最適化ソリューションにより法人銀行収益が前年比5%以上増加。ATM現金補充のAI最適化で補充トリップを33%削減し、AI信用判断で業界賞を受賞。

法人銀行収益前年比5%以上増、ATM補充トリップ33%削減
金融・保険 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Sainsbury's(セインズベリーズ)

2024

英国大手スーパーSainsbury'sがMicrosoftと5年間の戦略提携を締結。AIとMLを活用し、サプライチェーンの在庫可用性を約2%改善。損失防止にもAIを導入し、既存顧客のスキャン行動分析で不正を削減している。

サプライチェーンの在庫可用性約2%改善
小売・流通 需要予測・在庫管理不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

千葉銀行(Google Cloud JBP)

2024

Google Cloudとジョイントビジネスプラン(JBP)に合意し、AI・MLの最新技術を活用。約100ジャンルの業務でAI活用を優先順位付けして推進。

約100ジャンルの業務でAI活用を計画
金融・保険 社内ナレッジ検索・共有不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

めぶきフィナンシャルグループ

2024

傘下の常陽銀行・足利銀行にAI審査サービスを導入し、住宅ローン・無担保ローンの審査を自動化。50〜80%の案件で即時回答を実現。

50〜80%の案件で即時回答可能
金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ハートフォード(The Hartford)

2024

エンドツーエンドのデジタル変革を推進し、データ・アナリティクス・AI能力を活用して引受判断の迅速化と顧客体験の向上を実現。予測分析・ビッグデータ分析・機械学習を保険引受と不正検知に導入し、業界の技術先導者としての地位を確立。

エンドツーエンドの変革投資でAI・デジタル能力を全事業に浸透
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測チャットボット・対話AI

ピンドゥオドゥオ(Pinduoduo / Temu)

2024

ピンドゥオドゥオ(Temu親会社)がAI監視システムで品質不正・コスト割れ商品を自動検知。AI価格最適化・消費者行動予測アルゴリズムにより、パーソナライズされた商品推薦と動的価格設定を実現し、220以上の国・地域に展開。

クロスボーダーECでの品質不正・コスト割れ商品の自動検知
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知レコメンド・パーソナライズ

住信SBIネット銀行(AI住宅ローン)

2024

AIを活用した住宅ローンの仮審査を即時回答で提供。申込情報をAIがスコアリングし、最短15分での仮審査結果通知を実現。ネット銀行の強みを活かしたAI審査の先進事例。

最短15分での仮審査結果通知
金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測

クレディセゾン(AI与信)

2024

クレジットカードの不正利用検知にAIを活用し、リアルタイムで不審な取引パターンを検出。さらにAIベースの与信モデルで審査精度を向上させ、カード会員の安全性と利便性を両立。

リアルタイムでの不正取引検知
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

キャピタル・ワン(Capital One)

2024

キャピタル・ワンはグラフニューラルネットワークと金融取引埋め込み技術を活用した高度な不正検知システムを開発。AIアシスタント「Eno」と組み合わせ、精度を17ポイント向上させながら誤拒否を削減した。

不正検知精度17ポイント向上、正当取引の誤拒否を削減
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ウーバー(Uber)

2024

Uberは自社開発のMLプラットフォーム「Michelangelo」を8年間にわたり進化させ、5,000以上のモデルを本番運用。ピーク時に毎秒1,000万件のリアルタイム予測を処理し、ETA計算・マッチング・不正検知など全事業に活用している。

5,000以上のモデルを本番運用、月間2万以上の訓練ジョブ、ピーク時毎秒1,000万件のリアルタイム予測
IT・通信 レコメンド・パーソナライズ最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測最適化・シミュレーション