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
小田急電鉄(ホーム安全AI)
新百合ヶ丘駅ホームで画像解析AIによる列車出発時の安全確認システムの実証実験を開始。ホーム端での危険行為や閉扉後の傘挟みなどをAIが自動検知する。
西濃運輸(AIドラレコ解析)
全国188拠点・約1万台にAIドラレコ解析システムを導入。走行映像をAIが解析してドライバーの運転傾向を分析し、安全運転指導の標準化と事故防止を推進。
日本航空(手荷物AI解析)
NECと共同で世界初の搭乗口における機内持ち込み手荷物のAI解析・積載量推定ソリューションの実証実験を羽田空港で実施。手荷物収納棚の占有スペースをリアルタイムで推定。
オプティマインド
配送ルート最適化AI「Loogia」を開発・提供し、西濃運輸との共同実証実験で約20%の配達時間削減を目指す。1000万回分の走行データをAIが分析し、最適な配送ルートを自動算出する。
日本郵政グループ(生成AIポータル)
Azure OpenAI Serviceを活用した生成AI活用ポータルを開発。半年で70以上のミニアプリを内製し、月間2万回以上の利用を達成。利用者の8割が業務効率化の効果を実感。
日本郵便(AI集荷電話自動受付)
ゆうパックなどの集荷依頼電話にAI音声認識技術で自動応答する「AI集荷電話自動受付サービス」を2024年2月から開始。顧客情報・荷物情報・集荷日時を自動聴取する。
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。
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。
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。