2022年末に登場したChatGPTなど、AIはますます性能が向上しており、幅広い業界の企業が業務効率化やサービスの付加価値向上などに向けた取り組みを進めています。

　

そんな中、「自社でもAIを活用したいけど、どうすればよいかわからない」「AI活用の良いアイデアが浮かばない」という方も多いのではないでしょうか。

　

本記事では、AIのビジネス活用を検討している方に向けて、業界別のAIのビジネス活用事例について、企業による成功事例とともにわかりやすくご紹介します。

この記事の著者

代表取締役

西本 匠

ボストンコンサルティンググループにて、製造/IT/小売業界等幅広い業界の大手企業様ならびに中央省庁様へのAI活用戦略策定/実行支援に従事。慶應義塾大学経済学部卒

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そもそもAI（人工知能）とは？

AIとは、「Artificial Intelligence(人工知能)」の略称で、コンピューターがまるで人間のように学習・判断・予測などの知的作業を行うことを可能にする技術のことを指します。

　　

例えば、画像を認識し異常を検知する、過去のデータから未来を予測する、依頼を元に文章や画像を作成するなどの様々な活用が可能です。

　

近年、ビッグデータの蓄積や分析技術の進歩などにより、2020年以降その性能が飛躍的に向上し、幅広い業界・用途での活用が急激に進んでいます。

　

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【業界別】AIの活用事例２５選

業界別のAI活用事例25選は、以下の通りです。

　

＜小売・飲食＞

• ①需要予測
• ②価格の決定・調整
• ③チャットボットによる接客

　

＜製造・メーカー＞

• ④不良品の検知
• ⑤製品の設計・デザイン
• ⑥工場でのロボット操作

　

＜金融・保険＞

• ⑦信用リスクの評価
• ⑧クレジットカードの不正検知
• ⑨保険料の最適化
• ⑩稟議書等の文書作成

　

＜医療/ヘルスケア＞

• ⑪画像診断
• ⑫疾患リスクの予測

　

＜建設＞

• ⑬建設コストの予測
• ⑭設計書の作成

　

＜物流＞

• ⑮配車計画の最適化
• ⑯ドライバーの居眠り監視

　

＜不動産＞

• ⑰物件のレコメンド
• ⑱物件価格の予測

　

＜農業＞

• ⑲ドローンでの農薬散布
• ⑳生育状況の監視

　

＜エネルギー＞

• ㉑エネルギー消費の最適化

　

＜教育＞

• ㉒学習カリキュラムの個別化
• ㉓質問に答えるチャットボット

　

＜エンタメ＞

• ㉔コンテンツのパーソナライズ化
• ㉕イラストの作成

　

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

　

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小売・飲食

①需要予測

AIによる顧客データやトレンドの分析により、将来における各商品の需要を予測することができます。需要予測に合わせて在庫数を最適化し、余剰在庫や在庫不足のリスクを回避することができるようになります。

　

例えば、ライフコーポレーションは、AI需要予測自動発注システムを導入し、販売実績や気象情報などのデータをもとに店舗での日々の商品発注数を自動で算出する仕組みを構築しました。これにより、欠品や廃棄ロスの削減の実現を目指しています。

②価格の決定・調整

AIが商品の売行き状況や在庫数をモニタリングすることで、需要を予測し、その都度最適な価格を提示することができます。これにより、需給バランスを考慮した最適な価格を設定することができ、売上の最大化につながります。

　

例えば、ディスカウントストアであるトライアルは、店内にAIカメラを設置しました。画像解析技術によって販売状況を確認し、在庫数が多い商品は自動で値下げすることで、価格戦略の最適化を実現しています。

③チャットボットによる接客

AIを搭載したチャットボットやロボットを活用し、レジの会計や注文・予約の受付、配膳などを自動化することで、人件費等のコスト削減や従業員の負担軽減を実現することができます。

　

例えば、レストランチェーンを展開する俺の株式会社は、LINEと共同で、AIが予約受付を代行するシステムを導入する実証実験を行いました。

製造・メーカー

④不良品の検知

AIに、工場での不良品の見分け方を学習させれば、人間よりも正確に不良品を検知することができ、検査漏れ防止と検査の自動化・効率化につながります。

　

例えば、キューピーは、総菜の原料となるカット野菜の検査にAIの画像解析による原料検査装置を活用し、不良品を特定するシステムを確立しています。

　

また、ロボットと連動させることで、AIが検知した不良品を自動で除去することも可能となります。

　

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⑤製品の設計・デザイン

AIの中でも、生成AIは、テキストでの指示に基づき、自動で文章や画像を生成することができます。これを利用し、生成AIで製品の設計やデザインを作成することが可能となります。

　

パナソニックは、生成AIにより、熟練技術者による設計よりも質の高い電動シェーバーのモーターを設計することに成功しています。

⑥工場でのロボット操作

AIとロボットを連動させることで、工場での様々な作業を自動化することができます。

　

特に生成AIを搭載したロボットは、人間の言葉を認識し、それに従って複雑なタスクもこなすことができるため、人間とロボットが相互にコミュニケーションをとりながら現場作業を行うことも可能となります。

金融・保険

⑦信用リスクの評価

ローン、クレジットカード、保険での与信審査にもAIを活用することができます。AIが対象者の資産状況や過去の消費履歴などのあらゆるデータを分析することで、その人の信用度を自動で評価します。

　

これにより、人間よりも正確に、各人の信用リスクを判断できるようになり、与信業務の効率化にもつながります。

　

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⑧クレジットカードの不正検知

AIがクレジットカードの利用状況を常時モニタリングすることで、クレジットカードの不正利用を検知することができます。

　

多くのクレジットカード取引を観察することで、不正のパターンを自ら学習して不正検知の精度を上げることができるため、人間では見逃すような不正利用も発見できるようになります。

⑨保険料の最適化

AIに、対象者のデータやその時々の経済状況など様々な要素を分析させることで、保険料を最適化することができます。

　

例えば、生命保険では、対象者の生活習慣や過去の病歴、医療費の水準などのデータをAIに分析することで、個々の被保険者に合わせた最適な保険料の設定が可能となります。

⑩稟議書等の文書作成

AIの中でも生成AIは、人間が書いたものと変わらないほど精度の高い文章の作成能力に優れています。これを利用すれば、稟議書や融資契約書などの書類の全部または一部の作成を生成AIにより自動化することが可能となります。

　

三菱UFJ銀行は、社内文書のドラフト作成や稟議書の作成を生成AIにより自動化することで、月22万時間分の労働時間の削減が可能であるとの試算を発表しています。

医療/ヘルスケア

⑪画像診断

AIの画像認識能力は、画像診断に活用することができます。AIが大量の診断画像を学習することで、がんが含まれている画像とそうでない画像を識別できるようになり、人間の医師よりも正確かつ迅速に病気の有無を判断します。

　

例えば、富士通は、新型コロナウィルスの感染が疑われる患者の胸部CT画像をAIが解析し、診断を行うシステムを開発しました。

　

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⑫疾患リスクの予測

AIは、患者の健康診断のデータや医療データをもとに、個々の患者が将来どのような病気になりやすいかを予測することができます。

　

東京ミッドタウンクリニックは、疾病リスク予測AIサービスというツールを活用して、人間ドックを受診した患者に対して疾病リスクの予測結果を報告しています。疾病リスク予測AIサービスは、１年分の健康診断データをもとにAIが6年先までの疾病リスクを予測するサービスです。

　

AIによる正確な疾病リスクの予測は、質の高い予防医療の実現に貢献します。

建設

⑬建設コストの予測

建設業界の課題の一つとして、原材料の物価変動や需要状況が頻繁に変わることにより、建設コストを見積もることが困難であるという点が挙げられます。

　

AIに建設コストへの影響要因となるニュースや統計を分析させることで、正確な建設コストの見積りが可能となります。

　

西松建設は、建設コストの予測にAIを活用することで、原材料の発注タイミングを調整するなど、建設コストを最小化する試みを行っています。

⑭設計書の作成

AIの中でも生成AIを活用することで、テキストでの指示に基づき、簡単に建物の設計書を作成することができます。

　

大林組は、生成AIが建物のラフなスケッチをもとに建物の外観デザインを複数考案するツールを開発しました。これにより、顧客の要望に合ったデザインをすぐに作成できるようになります。

物流

⑮配車計画の最適化

AIに交通状況を分析させることで、配車計画を最適化することができます。

　

これにより、必要最小限のトラックにより最短ルートでの荷物の運搬が可能となり、コストの節約やCO2排出量の削減を実現します。

　

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⑯ドライバーの居眠り監視

AIを搭載したカメラを運転席に設置し、常時ドライバーを監視することで、ドライバーが居眠りをしそうになったら警告音を発するなどして、居眠り運転による事故を防止することができます。

　

例えば、タクシー会社のGOは、眠気を検知してアラートを鳴らすAIを搭載したドラレコを導入しました。

不動産

⑰物件のレコメンド

物件検索サイトにおけるユーザーの検索履歴をAIが分析し、類似の物件をレコメンドとして表示することで、ユーザーが自分の好みに合った物件を見つけやすくなります。

　

これにより、物件探しにかかるユーザーの負担を軽減するとともに、不動産会社にとっても成約率の向上というメリットを得ることができます。

⑱物件価格の予測

類似物件の価格相場をAIが分析することで、各建物や土地の売却価格や賃貸価格を正確に算出できるようになります。

　

これにより、不動産価格の迅速かつ公正な設定、消費者からの信頼向上など、様々なメリットが得られます。

農業

⑲ドローンでの農薬散布

ドローンにAIカメラを搭載して農地の上を飛行させ、畑の画像を撮影することで、AIが病害虫が発生しているエリアを特定することができます。これにより、病害虫が発生しているエリアに絞った効率的な農薬散布が可能となります。

　

オプティムはAIとドローンを活用することで、農薬の使用量を90％以上削減することができたという検証結果を発表しています。

　

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⑳生育状況の監視

作物の葉の色や実の状態を撮影した画像をAIが解析することで、各作物の生育状況を正確に把握し、最適な温度・湿度や農薬量を提案することができます。これにより、生育環境を最適化し、収穫量の増加を実現します。

　

スカイマティクスは、AIが作物の画像を解析し、作物の生育状況、雑草、害虫の有無を診断・記録する「葉色解析サービスいろは」というツールを提供しています。これを利用することで、作物の管理業務の効率化や生育環境の最適化を実現することができます。

エネルギー

㉑エネルギー消費の最適化

AIが電気やガスの使用状況を常時モニタリングし、自動で出力を調整することで、エネルギー消費量を最適化することができます。

　

例えば、ローソンは、店舗にAIを設置して顧客の出入り状況を分析し、顧客が少ない時間帯は自動で照明を暗くしたり、エアコンの設定温度を調整することで、電力消費量を最小限におさえる取り組みを実施しました。

教育

㉒学習カリキュラムの個別化

AIが各生徒の成績やテストへの解答結果を分析することで、個々の生徒の苦手分野やミスの傾向を分析し、その生徒に合った最適な学習カリキュラムを組み立てることができるようになります。

　

例えば、アタマプラスが提供するAI教材「atama＋」は、AIが個々の生徒の理解度を分析し最適な学習カリキュラムを作成するサービスであり、全国の学習塾で採用されています。

㉓質問に答えるチャットボット

AIを搭載したチャットボットを導入することで、生徒からの質問に迅速に回答するサービスを提供することができます。これにより、教師がその場にいなくてもAIにいつでも質問できるようになり、学習効率が大幅に向上します。

　

学研は、対話型生成AIであるChatGPTを搭載した学習システムを開発し、各生徒に対して適切な学習アドバイスを提供したり、質問に回答するサービスを提供しています。

　

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エンタメ

㉔コンテンツのパーソナライズ化

ユーザーのコンテンツ視聴履歴やレビューを分析することで、個々のユーザーの好みに応じた最適なコンテンツをレコメンドしたり、コンテンツそのものをパーソナライズ化することができるようになります。

　

近年では、動画を観ている視聴者の反応をリアルタイムで計測することで、個々の視聴者の好みに応じて動画の内容を自動で編集し、一人一人に異なるストーリーを提供する試みが行われています。

㉕イラストの作成

AIの中でも生成AIは、テキスト指示に基づいて様々なイラストを瞬時に生成することができます。これにより、デザインスキルがない人でも、思い通りのイラストを自由に作成できるようになります。

　

ネットフリックスは、生成AIで作成した短編アニメ「犬と少年」を公開し、話題となりました。

日本企業のAI導入の成功事例５選

日本企業によるAI導入の成功事例として、以下の5つが挙げられます。

　

• ①JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定
• ②清水建設：画像認識AIが施工状況のOK/NGを判定し、検査作業を1/10に短縮　
• ③佐川急便：AIで配送伝票の入力を自動化。月8400時間の作業工数の削減
• ④JFEスチール：画像認識AIが製鉄所の作業員を検知し安全を確保
• ⑤セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

　

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

　

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①JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定

JINSは、ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定する「JINS BRAIN」というサービスを提供しています。

　

ユーザーがJINSのオンラインショップでメガネをバーチャル試着すると、AIがユーザーの顔の形や髪型をもとに、そのメガネが似合っているかどうかを判定します。

　

また、ランキング形式で各ユーザーに似合うメガネをレコメンドする機能も搭載されており、ユーザーが自分に似合うメガネを探し出すサポートをしています。

②清水建設：画像認識AIが施工状況のOK/NGを判定し、検査作業を1/10に短縮

清水建設は、ガス圧接継手の施工現場に画像認識AIを導入する取組みを実施しました。ビルの鉄筋継手をスマホで撮影した画像を画像認識AIに解析させ、施工状況が問題ないか否かを判定させます。

　

清水建設は、問題ないか否かを正しく判断させるために、正しく施工したガス圧接継手の数百枚の写真を教師データとして学習させました。

　

これにより、1か所当たり5分ほどかかっていた検査作業が、20～30秒に短縮されるなど、大幅な業務効率化を実現しています。

③佐川急便：AIで配送伝票の入力を自動化。月8400時間の作業工数の削減

佐川急便はAIで配送伝票の入力業務を自動化する取り組みを実施しています。

　

AIが手書きの文字を読み取ったうえで、伝票を自動で入力します。ディープラーニング技術によって、擦れた文字や取消線で修正された数字なども認識することができ、その認識制度は99.995%以上に達するとのことです。

　

これにより、月約8400時間相当の作業工数の削減、コストカットに成功しました。

　

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④JFEスチール：画像認識AIが製鉄所の作業員を検知し安全を確保

JFEスチールは、画像認識AIを工場に設置し、人物検知をさせることで作業員の安全を確保する新たなシステムを導入しました。

　

NECの画像認識技術を活用することで、照明が暗く作業員の動きも複雑な製鉄所内で、正確に人物を検知することに成功しました。作業員が立ち入り禁止のエリアに入るとAIが警報音を発し、工場ラインを停止させます。

　

このような作業員の安全確保のためのAI活用は、製造現場でAIを活用する重要な方法の一つとなっています。

⑤セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するために生成AIの活用を始めました。

　

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

　

生成AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

　

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

　

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

　

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①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

　

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

　

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

　

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

　

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

　

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

　

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

　

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

　

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。

企業がAIを導入するための４つのステップ

企業がAI導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

　

＜STEP１：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

　

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

　

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

　

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

　

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

　

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STEP１：活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

　　

最新の技術や競合の活用動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

　

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

　

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

　

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。