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86件の事例 / 全1942件 定量効果あり

NABLAS(ナブラス)

2024

東大松尾研発のAIスタートアップが150億パラメータの視覚言語モデル「NABLA-VL」を開発。製造業の外観検査AIやディープフェイク検知サービス「KeiganAI」も展開。

GenAI/SUM 2024企業賞受賞、GENIAC支援プロジェクトに採択
製造業IT・通信 品質管理・検査不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査

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

SBI新生銀行(AI融資審査)

2024

AIを活用した融資審査モデルを開発し、過去の取引データと外部データを組み合わせた高精度な信用リスク評価を実現。従来の審査手法では対応困難だった新規顧客への融資判断を迅速化。

融資審査の迅速化と精度向上
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

東京海上日動(AIドラレコ)

2024

ドライブレコーダーの映像データをAIで解析し、事故の過失割合を自動算出するシステムを構築。映像から衝撃の方向や車両の動きを分析し、客観的な事故認定を支援。

事故の過失割合を客観的データに基づき算出
金融・保険 不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

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

ANZ

2024

オーストラリアの大手銀行がMicrosoftと提携し、銀行業界初のAI Immersion Centreをメルボルンに設立。GitHub Copilotを3,000名の開発者に展開し、プログラミング作業を40〜55%高速化。

プログラミング作業40〜55%高速化、3,000名にCopilot展開
金融・保険 設計・R&D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

2024

ラックの金融犯罪対策ソリューション「AIゼロフラウド」を導入し、特殊詐欺による不正出金や不正口座をAIで高精度に検知。従来のルールベースでは困難だった複雑な不正パターンの検出を実現。

PoC段階で判定率90%以上を達成
金融・保険 不正検知・リスク管理 異常検知・予兆検知

スイス再保険(Swiss Re)

2024

スイス再保険は2024年半ばに生成AIベースの保険金請求分析ツール「ClaimsGenAI」を導入。1,000件以上の不正アラートを生成し、数百万ドル規模の不正防止パイプラインを構築した。

1,000件以上の不正アラート生成、数百万ドル規模の不正防止パイプライン構築
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

ミュンヘン再保険(Munich Re)

2024

ミュンヘン再保険は生成AI搭載の保険商品設計プラットフォーム「REALYTIX ZERO」を展開し、保険商品のデジタル構築を自動化。また、AI性能リスクを補償する「aiSure」プラットフォームで新たな保険市場を開拓した。

ストレート・スルー・プロセッシングが30〜35%向上、AI保険でEUR 1,500万の初期補償を提供
金融・保険 設計・R&D不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)AIエージェント

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

BNPパリバ(BNP Paribas)

2024

BNPパリバは750以上のAIユースケースを本番環境で稼働させ、3,000人のデータ・AI専門家チームを擁する。AI統合により2025年までに5億ユーロの収益貢献を目指す戦略を推進している。

750以上のAIユースケースを本番稼働、2025年までに5億ユーロの収益貢献目標
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

マイクロソフト(Microsoft)

2024

Microsoftは「Copilot for Security」を2024年4月に一般提供開始。経験豊富なセキュリティアナリストの作業速度を22%向上させ、タスク精度を7%改善。97%のユーザーが次回も使用したいと回答した。

セキュリティアナリストの作業速度22%向上、精度7%改善、97%が再使用を希望
IT・通信 不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)AIエージェント

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

Mastercard

2024

生成AIとグラフ機械学習を組み合わせた次世代不正検知システムを30億枚以上のカードに展開。不正検知率を最大300%向上させ、カード発行会社のチャージバック削減と消費者のシームレスな決済体験を両立。

不正検知率を最大300%向上、30億枚以上のカードに展開
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

Visa

2024

AI搭載の不正検知スイート「Visa Protect」により2024年だけで400億ドルの不正取引をブロック。深層学習による新たな「Visa Deep Authorization」や即時送金保護ソリューションも展開。

2024年に400億ドルの不正取引をブロック、手動審査25%以上削減、取引の98.7%をAIが自動処理
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

Goldman Sachs

2024

自社データプラットフォーム「Legend」と生成AIを統合し、トレーディング・コンプライアンス・リスク管理の各領域でAIを本格展開。戦略検証サイクルを60%以上短縮し、500人以上のAIエンジニアを新規採用。

戦略検証サイクルを60%以上短縮、2024年だけで500人以上のAIエンジニアを採用
金融・保険 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・数値予測異常検知・予兆検知

豊田自動織機

2024

富士通のAIサービスを活用し、フォークリフトの安全運転をクラウド上で自動評価するサービス「運転動画AI解析」を開発。危険操作を自動検出し、個人別の安全スコアをレポート化。

動画確認時間の大幅削減
製造業物流・運輸 不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査

DBS Bank

2024

シンガポール最大の銀行がカスタマーサービス部門500名に生成AI搭載バーチャルアシスタント「CSO Assistant」を導入。通話要約・回答生成・アクション提案を自動化し、対応品質と効率を向上。370以上のAIユースケース、S$7.5億の経済効果を創出。

500名のCSO対象、370以上のAIユースケース、1,500以上のAIモデル、2024年にS$7.5億(約750億円)の経済効果
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)音声認識・音声合成チャットボット・対話AI

Nubank

2024

ブラジル発の世界最大級デジタルバンキングが、AIデータインテリジェンス企業Hyperplaneを買収しAIファースト戦略を加速。1億人超の顧客基盤に対し、AIによる信用リスク判定・パーソナライゼーションを高度化。

1億人超の顧客基盤、ペタバイト規模の日次データ処理、リスク・回収・マーケティングの各領域でAIモデル活用
金融・保険IT・通信 レコメンド・パーソナライズ不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

Stripe

2024

AI不正検知システム「Radar」を拡張し、ACH・SEPA決済にも対応。1,000以上の特徴量を100ms以下で分析。NVIDIAとの協業で検知精度を向上させ、不正率10%削減を達成。

不正率10%削減、SEPA不正42%削減、ACH不正20%削減、100ms以下で1,000+特徴量を分析
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