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104件の事例 / 全1942件 定量効果あり

東北電力ネットワーク(労災予防AI)

2024

SWCCおよび北陸電力送配電と3社共同で、AI技術を活用した労働災害の未然防止に向けた検証を実施。過去の労災データをAIが解析し、リスクの高い作業を事前に特定。

2024年8月〜2025年3月の実証期間で効果検証
エネルギー・インフラ 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

U.S. Treasury(米国財務省)

2024

米国財務省がMLを活用した不正検知プロセスにより、2024年度に不正・不適切支払いの防止・回収額40億ドル以上を達成。前年度の6.5億ドルから6倍以上に増加。

不正・不適切支払い防止・回収額40億ドル以上(FY2024)、前年度6.5億ドルから6倍増
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

Chubb(チャブ)

2024

世界最大の上場保険会社が54カ国でAIを活用した引受・請求・不正検知を展開。AI画像認識による損害査定とMLベースのリスク評価で、保険業務のデジタル変革を推進。

54カ国で事業展開、世界最大の上場保険会社
金融・保険 品質管理・検査不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

PayPal(ペイパル)

2024

H2OのDriverless AIプラットフォームを活用し、不正検知モデルの精度を6%向上。年間1.68兆ドル・263億件の決済を処理するデータ基盤でAIモデルを訓練し、不正損失を40%削減。

不正損失40%削減、モデル精度6%向上、年間263億件処理
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

サントリーグループ(AI基本方針)

2024

AI社会の急速な浸透に対応し「サントリーグループAI基本方針」を策定。事業活動ノウハウとAI技術の組み合わせによる新たな価値提供と、AIリスクへの責任ある対応を表明。

グループ全体のAI活用ガバナンス基盤を構築
飲食・食品 不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)

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

野村ホールディングス(Core AIプラットフォーム)

2024

Amazon Bedrockを活用したマルチLLMオーケストレーション基盤「Core AI」を構築。広告審査の処理時間を大幅短縮しコンプライアンス業務を効率化。約5,000名がDigital IQ University受講。

約5,000名がAI人材育成プログラム受講、広告審査処理時間短縮
金融・保険 経理・財務・法務不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)AIエージェント

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

あいおいニッセイ同和損害保険(生成AI専用保険)

2024

Archaicと共同で国内初の「生成AI専用保険」を開発・提供開始。生成AI利用による知的財産権侵害やハルシネーションリスクなどを最大1,000万円補償。

国内初の生成AI専用保険、最大1,000万円補償
金融・保険 不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)

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

西日本シティ銀行

2024

NTTデータのAI審査モデルを活用したトランザクションレンディングサービスを導入。法人融資をAIが審査し最短当日の借入を実現。事務作業1,200人分を削減。

事務作業1,200人分削減、法人融資最短当日
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

台北富邦銀行(Taipei Fubon Bank)

2024

AI不正検知技術で416件の詐欺を阻止し、総額4億1,000万元以上の被害を防止。台湾32行による銀行横断AI不正対策同盟に参画し、業界全体での不正対策AIの標準化を推進。台湾独自の金融LLM共同開発にも参加。

416件の詐欺を阻止、4億1,000万元以上の被害を防止
金融・保険 不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

サンライフ(Sun Life)

2024

インド工科大学(IIT)インドールとの戦略提携でAI駆動型保険イノベーションを推進。歯科保険金請求のAI効率化やRPA・AIツールによるグループ保険のデジタル化を展開し、AI・ML・生成AI技術でリスク評価・請求処理・顧客セグメンテーションの高度化を目指す。

IITインドールとの戦略提携によるAI人材パイプライン構築
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 生成AI(テキスト)AIエージェント

プルデンシャル(Prudential plc)

2024

シンガポールにグローバルAIラボを設立し、アジア・アフリカ24市場向けのAI活用を加速。ソフトローンチ後2か月で100以上のAI活用事例が社内から提案され、Google Cloudとの提携で引受・不正検知・顧客体験のAI化を推進。

ソフトローンチ後2か月で100以上のAI活用事例が社内から提案
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 生成AI(テキスト)AIエージェント

コタック・マヒンドラ銀行(Kotak Mahindra Bank)

2024

自社AI基盤「Kotak AI」を構築しGenAI搭載の銀行への変革を推進。AIチャットボット「Keya」は350万件以上の問い合わせに93%の精度で対応。インド科学大学院大学(IISc)とAI/ML研究センターを設立し、技術者500名の採用を計画。

350万件以上の問い合わせに93%の精度で対応、100万以上のユニークユーザー、技術者500名採用計画
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 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

アクシス銀行(Axis Bank)

2024

6つの柱で構成されるGenAI戦略を推進し、約70名のAI専門チームでコーディングの30-40%を自動化。社内チャットボット「Adi」やSWIFT連携のAI不正検知パイロットを展開し、コンタクトセンター・融資審査・ドキュメント生成にAIを導入。

コーディングの30-40%を自動化、年間ICT支出2.9億ドル
金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

KBCグループ(KBC Group)

2024

AI搭載パーソナルアシスタント「Kate」を全サービスに統合し、2024年に世界No.1バンキングアプリの評価を獲得。AI子会社「DISCAI」を設立して自社開発のAIソリューション20件を外販し、100名以上のAI専門家チームで生成AI統合を推進。

2024年世界No.1バンキングアプリ評価、20件のIP保護済みAIソリューション、100名以上のAI専門家
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 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

カシコン銀行(Kasikornbank)

2024

KBTG(技術子会社)が「Human-First x AI-First」戦略でエージェント型AI時代に対応。独自プラットフォーム「AthenaMind」やAI顔認証活体検知「AINU」を開発し、Global Finance「The Innovators 2024」賞を受賞。5年で100億バーツの事業インパクトを目標。

Global Finance「The Innovators 2024」受賞、5年で100億バーツの事業インパクト目標
金融・保険 設計・R&D不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査AIエージェント

OCBC銀行(OCBC Bank)

2024

シンガポール初のAI専門部門を2018年に設立し、1日600万件のAI駆動型意思決定を実現。OCBC GPTを30,000名の従業員に展開し最大50%の生産性向上を達成。2027年までに顧客サービス要求の75%をAI支援する目標を掲げる。

1日600万件のAI意思決定、30,000名に生成AI展開、最大50%の生産性向上
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 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AIレコメンド・パーソナライズ