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2025年

東邦ガス

東邦ガス情報システムはDataRobotを活用し、ガスの開閉栓・修理業務の作業件数をAIで予測。エリア単位での予測精度が約20%向上し、要員配置の適正化を実現した。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階全社展開
使用ツールDataRobot

背景・課題

東邦ガスでは、ガスの開栓・閉栓や修理業務の作業件数を事前に予測し、効率的な要員配置を行う必要があった。従来は名古屋圏全体での大まかな予測に留まっていた。

取り組み内容

NTTデータのサポートのもとDataRobotを導入し、各エリア単位での詳細な作業件数予測モデルを構築。予測モデルを細分化することで精度を向上させた。さらにハンズオン研修でグループ内約30人がDataRobotを活用した分析手法を習得。

成果・効果

エリア単位の予測精度が約20%向上

名古屋圏全体での予測から各エリア単位の詳細予測への転換により、予測精度が約20%向上。予測と実績の誤差が減少し、各エリアの要員配置が適正化された。余剰人員の削減にも寄与。

教訓・ポイント

AI予測モデルの細分化(全体→エリア単位)が精度向上の鍵。データ人財の育成を並行して進めることで、現場主導のAI活用が定着する。

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