社内業務での活用に向けて生成AIチャットボットの実証実験を開始。社内文書やナレッジを基にした問い合わせ対応などで業務効率化を検証する。

信号通信設備の復旧支援に「鉄道版生成AI」を活用。新幹線・首都圏在来線でトラブル時の復旧時間を従来比で最大50%削減することを目指し、2025年度内の導入を計画する。

コールセンター業務に独自開発の「AI音声認識・要約ツール」を導入。通話内容のテキスト化と要約作成を自動化し、応対後の事務作業の負担を軽減する。

米国最大の3PL企業C.H. Robinsonは、Navisphereプラットフォームに約30のAIエージェントを展開。年間3,700万件の出荷データで訓練されたAIが見積り・受注・配車・追跡を自動化し、1人当たり日次処理出荷数が40%向上。

物流DXプラットフォーム「MOVO」にAI機能を搭載した「MOVO AI Lab」を公開。自然言語で物流データを分析できる「データ分析エージェント」や、AIによる配車支援機能を提供。

アバナードと協力して独自の生成AIツール「JAL-AI」を開発。社内ナレッジ検索・議事録自動生成・整備文書検索など複数業務に活用し、間接部門の実質100%の社員が利用。

イスラエルのスタートアップFetcherrと提携し、AIによるダイナミックプライシングを導入。運賃のAI管理比率を1%から20%に拡大予定。CES 2025ではAIコンシェルジュ「Delta Concierge」を発表。

経済産業省のDX認定制度に基づく「DX認定事業者」に認定。AI面接官の1次面接導入に加え、社内データ活用による業務プロセス効率化とデジタル管理システム導入を全社的に推進。

物流×AIの実験場「MOVO AI Lab」を公開。第一弾としてトラック予約サービス「MOVO Berth」向けの「データ分析エージェント」を発表し、自然言語でKPIを自動集計・グラフ化。

新卒採用の1次面接にAI面接官を本格導入。2024年11月から試験運用を経て2025年2月から本格稼働。面接映像をAIが分析し客観的かつ多角的に応募者を評価。

アジア太平洋地域でAI搭載の通関支援ツール「Customs AI」と「HTSコード検索機能」を提供開始。生成AIチャットボットが通関書類作成を効率化し、関税コード分類を自動化。

エクサウィザーズの「exaBase 生成AI」を全社導入し、半年でユーザー数を2倍、業務削減時間を月間420時間から2,770時間へ6倍に拡大。全社員の50%以上が生成AIを活用。

Azure OpenAI Serviceで生成AI活用ポータルをリリースし、半年で70以上のミニアプリを内製で作成。月間2万回以上の実行回数を記録し、利用者の8割が効果を実感。

東南アジア最大のスーパーアプリが、シンガポール政府の支援のもとAI Centre of Excellence（AI COE）を設立。視覚障害者向け音声アシスタントの精度を46%→89%に向上させ、50の高スキル人材ポジションを創出。

運航現場の約2,000人に生成AIを導入し、業務マニュアル検索時間を90%削減。全社的には議事録ツール「しゃべログ」等を4万人超の従業員に展開し、業務効率化を推進。

生成AIチャットを全社員に展開するとともに、鉄道固有の知識を学習した「鉄道版生成AI」の内製開発に着手。社内業務の効率化と鉄道業務への本格適用を進める。

ドイツの海運大手Hapag-Lloydは、160万台のドライコンテナ全てにIoTスマートデバイスを搭載する世界唯一の完全デジタル化船社を目指し、150万台以上を装着済み。生成AIアシスタント「Haapi」でAPI管理ワークフローを96%改善。

主要駅にAIを活用したお客さま案内デジタルサイネージの実証実験を実施。JR西日本・JR東海と共同で京都駅にてQRコード読取式のAI案内システムも検証。

宝塚駅ごあんないカウンターに生成AI案内端末「AIさくらさん」を設置し、列車ダイヤや乗車券に関する問い合わせに自然な会話で自動応答する実証実験を開始。

鉄道固有の知識を学習した「鉄道版生成AI」を開発し、運行管理システム（ATOS）へのAIエージェント導入検証を日立と共同で開始。復旧時間の約50%短縮を見込む。