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218件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ドイツ銀行(Deutsche Bank)

2024

ドイツ銀行は生成AIツール「DB Lumina」を2024年9月に稼働開始し、約5,000人のアナリストが利用。アーニングスレポート作成時間を最大2時間短縮し、分析量を50%増加させた。

アーニングスレポート作成時間を最大2時間短縮、分析量50%増加、2024年末までに10,000人以上へ展開予定
金融・保険 文書作成・レポート生成設計・R&D 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

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

大日本印刷

2024

生成AIを活用した「DNP AI審査サービス」に法令・専門用語チェック支援機能を追加。保険業界向けに提供を開始し、販促物や製品パッケージの審査業務を最大80%削減。

審査業務を最大80%削減、年間売上目標10億円(2025年度)
製造業金融・保険 品質管理・検査経理・財務・法務 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

Revolut

2024

AIアシスタント「AIR(AI by Revolut)」を開発し英国からロールアウトを開始。支出の詳細分析・旅行手配・カード管理などをAIが支援。5,250万ユーザーを擁するFinTechのAI戦略の中核。

5,250万ユーザー基盤(2024年に約1,500万人増加、年間最大の増加)、2024年収益4.38億ポンド
金融・保険 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

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

三井住友海上火災保険

2024

dotDataのAI技術を活用した代理店営業支援システム「MS1 Brain」を約3万8,000の代理店に導入。AIスコアリングにより保険のアップセル・クロスセル成約率が従来比2〜3倍に向上。

アップセル・クロスセル成約率が従来比2〜3倍に増加、約3万8,000代理店で展開
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

MS&ADインシュアランスグループ

2024

HEROZと共同で保険業界向けの独自LLM・VLMの基盤構築に着手。グループ独自データとオープンデータを組み合わせ、AIによるヒヤリハット自動検出などのリスクソリューション開発を目指す。

OSS LLMの選定からファインチューニング実装環境の構築まで検証完了
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

チューリッヒ生命

2024

生成AI技術を活用した「応対記録作成の自動化システム」をコールセンターに導入。通話音声をリアルタイムでテキスト化し要約を自動生成。通話時間が長いケースや複数用件の場合も迅速に対応。

応対記録作成業務を自動化、通話後の処理時間を大幅短縮
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成

明治安田生命

2024

約3万6,000人の営業職員にAIエージェント「MYパレット」を導入。顧客属性・趣味嗜好・地域イベント情報等をAIが分析し最適なコミュニケーションをアドバイス。訪問準備・報告時間を30%削減。

訪問準備・報告作業時間を従来比30%削減、約3万6,000人の営業職員に展開
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 生成AI(テキスト)AIエージェントレコメンド・パーソナライズ

あいおいニッセイ同和損害保険

2024

保険商品の販売に関わる募集文書の審査・点検業務に生成AIを活用。年間約8,000件の保険募集文書の初期点検業務時間を50%削減し、約4,000時間分の効率化を実現するツールを開発。

審査・点検業務を50%削減、約4,000時間/年の効率化、年間約8,000件の文書を処理
金融・保険 品質管理・検査経理・財務・法務 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

住友生命

2024

約3万人の営業職員を対象にAI顧客情報管理システムを導入。顧客の意向や状況をAIが高精度に分析し、営業職員の提案活動を支援。Vitalityプログラムとの連携も推進。

約3万人の営業職員が利用、2024年11月25日から運用開始
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

第一生命

2024

生成AIを活用した顧客向けチャットサービス「ICHI-to-Chat」のビジネス実証を実施。約1万人の顧客が利用し、AIとの対話を通じた保険に関する気軽な相談体験を提供。

約1万人の顧客が利用、2024年5月〜6月のビジネス実証で効果を検証
金融・保険 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

ゆうちょ銀行

2024

プライベートエクイティ投資における企業選定と投資人材育成に生成AIを導入。2030年度までの1兆円投資目標に向け、AI活用で投資判断の効率化と人材のスキル向上を同時に推進。

2025年春から全国13拠点で試験運用開始、1兆円規模の投資目標を支援
金融・保険 営業支援・販売社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)

横浜銀行

2024

日本IBMと協力し融資審査業務の稟議書作成に生成AIを活用する実証実験を実施。財務資料をAIで読み込み、最大で年間19,500時間(行員1人あたり月8時間)の業務効率化を見込む。

最大で年間19,500時間の業務効率化見込み(融資担当行員1人あたり月間約8時間削減)
金融・保険 文書作成・レポート生成経理・財務・法務 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

住信SBIネット銀行

2024

生成AIを活用したデータ分析・業務支援アプリ「Shadow」を内製開発し全社員に展開。チャット形式でAIと対話しながら複雑なデータ集計・要因分析・グラフ作成・レポート自動生成を一気通貫で処理。

全社員へのAI展開を実現、予測分析から要因分析・レポート自動作成まで一気通貫処理
金融・保険 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)AIエージェント

住信SBIネット銀行

2024

GPT-4oを搭載した対話型AIプラットフォーム「Kore.ai XO Platform」を活用し、カスタマーセンターの電話自動応対を実現。顧客を待たせることなく即座に応対・案内が可能になった。

電話問い合わせの即時自動応対を実現、オペレーター対応が必要な場合のみ転送
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応 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

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