AI活用の全体像を、
一望する。
国内外の事例を、業種・技術・課題で分類して収録。
今週よく見られている事例
ヤマトホールディングス(AI観光案内)
Spiral.AIと共同で生成AI技術を活用した訪日観光客向けの多言語AI観光案内サービスの実証実験を羽田空港で開始。言語の壁による観光課題の解決を目指す。
U.S. Treasury(米国財務省)
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。
Chubb(チャブ)
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。
UBS(ユービーエス)
スイスの大手銀行が「UBS Red」をAzure OpenAI上に構築し、主要部門の3万人に展開。ウェルスマネジメントではAI Auto Commentaryで複雑なポートフォリオ分析を自動要約。
東京海上ホールディングス(Tokio Marine)
日本最大の損保グループがOpenAIと提携し、Deep Research機能で営業情報の自動収集を実施。SalesforceのAgentforceも導入し、コンタクトセンター・代理店・支店にAIエージェントを展開。
AIA Group(AIAグループ)
アジア太平洋最大の保険会社がAIA Digital+を設立し、中国・マレーシア・フィリピンにAI開発拠点を展開。AIで営業員の生産性向上と保険金請求プロセスを改善。
Allstate(オールステート)
米国大手保険会社がAI画像認識で顧客撮影の損害写真を分析し、迅速・正確な査定を実現。テレマティクスとIoTデータをAIで分析し、行動ベースの保険料設定を推進。
State Farm(ステートファーム)
米国最大の自動車保険会社がOpenAI Frontierプラットフォームに参加し、AIによる損害査定の画像認識や請求トリアージを推進。数百件のAI特許を出願。
Alipay(アリペイ)
Alipay Tap!やAIヘルスケアマネージャーなどAI機能を搭載した次世代決済プラットフォーム。2024年9月のAIヘルスケアマネージャーは4,000万ユーザーが利用。
Ping An Insurance Group(中国平安保険)
中国最大の民間保険会社がAI・ビッグデータを全事業に統合。3.2兆トークンのデータ基盤と2.3万人の技術者を擁し、自動車保険AIで画像認識による即時査定を実現。
USAA(ユーエスエーエー)
軍人・退役軍人向け保険会社がRAGシステムで約2万件の社内文書を自然言語で検索可能に。バーチャルアシスタント「Eva」は問い合わせの78%を人間不要で解決。
PayPal(ペイパル)
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。
日本ハム(スマート養豚AI)
AI・IoTで豚の健康や発情兆候を判定する「スマート養豚プロジェクト」を推進。AIが画像診断で豚の状態を自動判定し、養豚場の生産性向上と労働負荷軽減を実現。
ニッスイ(AI養殖魚体測定)
NECと共創し、AI・IoT技術で養殖ブリの体長・体重を自動測定するソリューションを開発。従来比で測定工数を約1/6に削減し、スマート養殖を推進。
マルハニチロ(AI養殖魚計数)
AI画像認識技術でいけすを泳ぐブリ・カンパチの自動計数システム「かうんとと」を開発。99%の精度で魚を数え、1いけすあたり5〜10分で計測可能に。
日清食品(NISSIN AI-chat営業活用)
独自開発の「NISSIN AI-chat」を営業部門に浸透させ、営業担当者の利用率7割を達成。営業効率68%向上、年間3万時間超の業務時間削減を実現。1人あたり年間400時間の工数削減目標を設定。
松屋フーズ(AI面接サービス)
店長昇格試験にAI面接サービス「SHaiN」を導入し、公平・公正な評価を実現。評価基準のばらつきを解消し、全国どこからでも受験可能な体制を構築。
日本マクドナルド(Google Cloud AI基盤)
グローバル本社とGoogle Cloudの戦略パートナーシップに基づき、日本のマクドナルド全店舗にGoogle Distributed Cloudを展開。厨房機器のIoTセンサーとAIによる故障予兆検知を構築。
梅の花(AI多言語マニュアル)
食品工場の外国人労働者向けにAI動画翻訳マニュアルツール「Teachme AI」を導入。作業動画から自動で字幕を生成し20ヶ国語に翻訳。マニュアル作成時間を従来の93%削減。
ヤマエ久野(AI需要予測自動発注)
日立と協創し、食品卸の汎用倉庫にAI需要予測自動発注システムを導入。発注業務時間を約50%(約3時間→約1.5時間)削減。スポット特売や配送条件にも対応する高度な機能を搭載。