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企業のAI活用・導入事例 1942件以上

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。

1942件の事例 定量効果あり

三菱UFJ信託銀行(ChatMee全社導入)

2024

法人向けChatGPT「ChatMee」を全社導入し、カサナレの生成AIプロダクトと連携して社内問い合わせ対応を50%削減。年間6万5千時間の業務削減を実現。

年間6万5千時間の業務削減、問い合わせ対応50%削減
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

足利銀行

2024

2024年4月から全行員にChatGPTの利用を開始し、10月に従業員参加型の生成AI活用アイデアコンテストを開催。37人から39件の応募があり実務活用を促進。

全行員対象、39件の活用アイデア創出
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)チャットボット・対話AI

北國銀行(PKSHA Speech Insight)

2024

コンタクトセンターにPKSHA Speech Insightを導入し、約120名のスタッフの通話をAIがリアルタイムで書き起こし・モニタリング。業務効率化と品質向上を実現。

約120名のコンタクトセンタースタッフの業務効率化
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

西日本シティ銀行

2024

NTTデータのAI審査モデルを活用したトランザクションレンディングサービスを導入。法人融資をAIが審査し最短当日の借入を実現。事務作業1,200人分を削減。

事務作業1,200人分削減、法人融資最短当日
金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ふくおかフィナンシャルグループ(融資稟議AI)

2024

日本IBMと協力し融資稟議書作成AIを開発。作成時間を35%短縮し、2024年5月から一部店舗で本番導入を開始。

融資稟議書作成時間35%短縮
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)

千葉銀行(エッジテクノロジー子会社化)

2024

AIアルゴリズム開発企業エッジテクノロジーを約90億円で完全子会社化。2029年までにグループ全体で30億円相当のAI効果創出を目指す。

2029年までに30億円相当の効果(業務効率化12億、コスト削減8億、収益向上10億)
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)需要予測・数値予測

横浜銀行(AIボイスボット)

2024

地銀初のAIエージェント型ボイスボットを導入し、証明書発行の電話受付を自動化。繁忙期月1,600件に上る受付業務で応対時間5割減を目指す。

繁忙期月1,600件の電話受付を自動化、応対時間5割減目標
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応 音声認識・音声合成AIエージェント

横浜銀行(生成AI融資稟議書)

2024

日本IBMと協力し、融資審査業務における稟議書作成に生成AIを活用する実証実験を実施。行員1人あたり月8時間、年間最大1万9500時間の業務削減を見込む。

行員1人あたり月間約8時間、最大年間1万9500時間の削減見込み
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)

ハートフォード(The Hartford)

2024

エンドツーエンドのデジタル変革を推進し、データ・アナリティクス・AI能力を活用して引受判断の迅速化と顧客体験の向上を実現。予測分析・ビッグデータ分析・機械学習を保険引受と不正検知に導入し、業界の技術先導者としての地位を確立。

エンドツーエンドの変革投資でAI・デジタル能力を全事業に浸透
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 需要予測・数値予測チャットボット・対話AI

台北富邦銀行(Taipei Fubon Bank)

2024

AI不正検知技術で416件の詐欺を阻止し、総額4億1,000万元以上の被害を防止。台湾32行による銀行横断AI不正対策同盟に参画し、業界全体での不正対策AIの標準化を推進。台湾独自の金融LLM共同開発にも参加。

416件の詐欺を阻止、4億1,000万元以上の被害を防止
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

ドミニオン・エナジー(Dominion Energy)

2024

AI予知保全・グリッド最適化・需要予測で電力網の効率を向上。バージニア州を中心に数百のAIデータセンターに電力を供給し、年間5.5%の需要成長に対応するため2024年に123件の送電プロジェクトを完了。2039年までに電力需要倍増を見込む統合資源計画を策定。

2024年上半期に123件の送電プロジェクト完了、約90マイルの送電線新設・再建、13の新変電所
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

サザンカンパニー(Southern Company)

2024

アラバマ・パワーがDatabricksベースのAI暴風雨管理システム「SPEAR」と電力網信頼性分析「RAMP」を構築。顧客停電履歴の検索を4時間から4秒に短縮し、暴風雨の影響予測とリアルタイム対応を実現。AIデータセンター向け電力供給にも812億ドル規模の投資を計画。

顧客停電履歴検索を4時間から4秒に短縮
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

フランス国防装備庁(DGA / AMIAD)

2024

2024年3月に防衛AI専門機関「AMIAD」を設立し300名規模の研究者を採用予定。2024-2030年国防予算から20億ユーロをAIに再配分し、欧州最速の機密スーパーコンピュータを2025年に構築予定。Caesar榴弾砲のドローン支援射撃や空軍パイロット訓練にAIを実戦活用。

20億ユーロのAI予算再配分、300名規模の研究者採用計画、2024-2030年国防予算でAIを10大技術優先分野に指定
自治体・公共 最適化・シミュレーション設計・R&D 画像認識・外観検査AIエージェント

世界経済フォーラム(World Economic Forum)

2024

AI Governance Allianceに200以上の組織から250名以上のメンバーが参加し、AI統治の国際的枠組みを構築。「AI for Social Innovation」イニシアティブでグローバルサウスのAI導入を支援し、ダボス会議2024ではAIを主要テーマに設定。

AI Governance Allianceに200以上の組織・250名以上参加
自治体・公共 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)AIエージェント

米陸軍(US Army)

2024

米国防総省初の生成AIプラットフォーム「Ask Sage」を全軍展開し、コーディング速度35倍・調達業務50倍の効率化を達成。AI/ML将校の専門キャリアパス(49B)を新設し、組織的なAI能力構築を推進。

コーディング速度35倍向上、調達業務効率50倍向上、数千の文書を数分で分析
自治体・公共 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

NATO(北大西洋条約機構)

2024

2024年7月にAI戦略を改訂し、生成AI等の新技術に対応した「責任あるAI利用6原則」を策定。2025年ハーグ首脳会議で「迅速導入行動計画」を承認し、DIANA(防衛イノベーションアクセラレータ)で2024年に5つ、2025年に10の技術チャレンジを実施。

DIANA技術チャレンジ:2023年3件、2024年5件、2025年10件
自治体・公共 最適化・シミュレーション設計・R&D 生成AI(テキスト)AIエージェント

JAXA(宇宙航空研究開発機構)

2024

JR西日本のAI機器故障予測技術を宇宙機保全に応用するJ-SPARCプロジェクトを推進。SKY Perfect JSATの30基以上の衛星テレメトリデータでAI検証を行い、従来手法では困難な衛星故障の予兆検知を実現。

30基以上の静止衛星データでAI検証
自治体・公共 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ESA(欧州宇宙機関)

2024

超小型AI衛星Φsat-2を2024年8月に打ち上げ、軌道上でリアルタイムAI画像処理を実証。雲検出、海洋異常検知、野火検知、船舶検出など6つのAIアプリケーションを宇宙で実行し、軌道上でのAIモデル更新にも成功。

22x10x33cmの超小型衛星で6つのAIアプリケーションを軌道上実行
自治体・公共 品質管理・検査設計・R&D 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

ゴールドウインド(Goldwind)

2024

24時間AIモニタリング×ドローン検査で風力タービンのO&Mコスト30%以上削減を実現。ハイブリッドタワーの疲労寿命をAIで15-20%延長し、6大陸17か国約25,000基のタービン管理にAIを全面導入。

O&Mコスト30%以上削減、ハイブリッドタワー疲労寿命15-20%延長
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

オリジン・エナジー(Origin Energy)

2024

AIが仮想発電所「Loop」の130MW以上の分散型エネルギー資産をクラウド経由でリアルタイムに統合管理。天候予測・使用データ・市場トレンドを分析し、太陽光アセスメントにはGoogle Cloud衛星画像AIも活用。

130MW以上の分散型エネルギー資産をAI管理
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション