デジタル化が加速する現代において、AI（人工知能）とIoT（モノのインターネット）を組み合わせた取り組みが、多くの企業で劇的な成果を生んでいます。製造業における歩留まり向上から、小売業での業務効率化、さらには安全性の確保やエネルギー削減まで、その活用範囲は多岐にわたります。

本記事では、国内企業が実際に導入し、具体的な成果を上げているAI×IoT活用事例を15選紹介。

生産性向上、コスト削減、安全性確保、意思決定の高速化、エネルギー効率化という5つの軸で整理。各企業がどのような課題を抱え、どのような解決策を導入し、どのような成果を得たのかを詳しく解説します。

歩留まりを20％以上改善した事例

この軸では、製造業を中心とした品質向上・歩留まり改善の成功事例を紹介します。

• キオクシアが不良解析時間を99％短縮した事例
• トヨタ紡織がIoT×AIで品質ばらつきを抑制した事例
• アサヒ飲料が微生物検査をAI化で大幅効率化した事例

キオクシアが不良解析時間を99％短縮した事例

「30億件のデータとAI」が革新の源泉に キオクシア四日市工場が挑む先端モノづくり | KIOXIA – Japan (日本語)

項目	内容
企業名	キオクシア四日市工場
業界	半導体製造
ビフォー	装置停止要因の分析に数日～数週間を要し、品質ばらつきの原因特定が遅延
アフター	AIがリアルタイムで異常検知・原因特定を行い、品質ばらつきを即座に補正

キオクシア四日市工場では、1日あたり30億件に及ぶ製造装置データを活用したAI解析システムを導入しました。従来は装置に異常が発生した際、原因特定に数日から数週間を要していましたが、ディープラーニング技術を活用することで、リアルタイムでの異常検知と原因特定を実現。

この取り組みの特徴は、デジタルツインと呼ばれる仮想工場システムと連携していること。8つのファブ（製造拠点）を仮想空間で再現し、ナノスケールレベルの欠陥検査も画像AIで自動化しています。

結果として、欠陥検出のリードタイムを90％短縮し、月産能力の最大化を実現。半導体製造という高度な技術を要する分野での「自律型ファブ」のモデルケースとなりました。

トヨタ紡織がIoT×AIで品質ばらつきを抑制した事例

トヨタ紡織グループのDX｜経営情報｜企業情報｜トヨタ紡織株式会社

項目	内容
企業名	トヨタ紡織（猿投工場）
業界	自動車部品製造
ビフォー	製造装置ごとの品質ばらつき原因の特定に時間がかかり、不良コストが増大
アフター	IoTで装置データを一括収集、AIがリアルタイム補正し歩留まり20％向上

トヨタ紡織では「つながる工場」構想の一環として、猿投工場にIoT×AIシステムを本格導入しました。従来は装置ごとの品質ばらつきが発生した際、原因特定に長時間を要し、不良品の発生によるコスト増大が課題となっていました。

導入後は、製造ライン全体の装置データをIoTで一括収集し、AIがリアルタイムで解析・補正を実施。「ものづくり革新センター」という次世代ラインのDX専用インフラを整備し、予知保全による停止時間40％削減も同時に達成しています。さらに、協働ロボットとAIを組み合わせることで省人化も実現し、総合的な生産性向上を果たしました。

アサヒ飲料が微生物検査をAI化で大幅効率化した事例

業界初AIを活用した微生物迅速検査法「FLOX-AI」本格運用開始｜ニュースリリース 2023年｜会社情報｜アサヒ飲料

項目	内容
企業名	アサヒ飲料
業界	飲料製造
ビフォー	微生物検査に最長3日を要し、検査待ち在庫やリードタイムがボトルネック
アフター	AI画像解析「FLOX-AI」で検査時間を最短1日に短縮、在庫回転率が向上

アサヒ飲料が開発した「FLOX-AI」は、蛍光染色とディープラーニングを組み合わせた革新的な微生物検査システムです。従来の微生物検査では最長3日間を要し、その間の在庫保管コストや出荷遅延が大きな課題でした。

AI画像解析技術により、微生物の自動判定を実現し、検査期間を66％短縮。群馬工場での試験運用を経て、全国5工場に展開完了しています。特筆すべきは、この技術を外部にライセンス提供することで、飲料業界全体の品質向上にも貢献している点。在庫日数2日短縮により回転率が大幅に向上し、需要変動への柔軟な対応も可能になりました。

人的作業コストを半減した事例

この軸では、AI×IoTによって人手に依存していた作業を自動化し、大幅な工数削減を実現した事例を紹介します。

• アスクルが物流センター間の横持ち計画をAI化で工数75％削減した事例
• ファミリーマートがAI発注システムで店舗作業を75％効率化した事例
• セブン-イレブン・ジャパンがAI発注で全国2.1万店の発注時間を40％短縮した事例

アスクルが物流センター間の横持ち計画をAI化で工数75％削減した事例

物流センターと補充倉庫間の商品横持ち計画にAI需要予測モデルを活用 | ASKUL Transformation with Digital

項目	内容
企業名	アスクル（物流センター間横持ち）
業界	物流／EC
ビフォー	倉庫間在庫移動計画が属人化し、担当者がExcelで手作業、1日あたり数時間を要していた
アフター	AI需要予測で指示を自動化、ピッキング等の工数を75％削減し、全拠点展開を実現

アスクルでは物流センターと補充倉庫間の商品横持ち計画において、AI需要予測システムを導入しました。従来は担当者がExcelを使った手作業で在庫移動計画を立てており、1日数時間の作業時間を要していました。また、経験と勘に依存した計画のため、需要予測の精度にばらつきが生じていました。

AI導入後は、過去の販売データや季節要因を学習したアルゴリズムが自動で最適な横持ち計画を生成。予測誤差を20％から4％まで改善し、ピッキング作業30％削減、フォークリフト作業15％削減を達成しています。

特に注目すべきは、わずか3か月で全拠点への横展開を完了し、CO₂排出量も約10％削減した点。拠点ネットワーク全体をAIが最適化することで、物流業界の人手不足問題に対する有効な解決策となりました。

ファミリーマートがAI発注システムで店舗作業を75％効率化した事例

AIを活用した新たな発注システムを導入 ～店舗の業務効率化と販売機会の最大化を実現～｜ニュースリリース｜ファミリーマート

項目	内容
企業名	ファミリーマート
業界	コンビニエンスストア
ビフォー	ベテラン依存の発注で欠品・廃棄ロスが発生、担当者の発注業務に1日2時間を要していた
アフター	AIがSKUごとに最適数量を提示、発注工数75％削減・廃棄ロス20％削減を実現

ファミリーマートでは、店舗スタッフの発注業務負担軽減と廃棄ロス削減を目的として、AIレコメンド発注システムを導入しました。従来は約2,800SKUの発注をベテランスタッフの経験と勘に依存しており、1日平均2時間の発注作業時間と、欠品・廃棄による機会損失が課題となっていました。

AIシステムは過去の売上データ、天候、地域イベント情報などを統合学習し、SKUごとに最適な発注数量を提示。500店舗での先行導入を経て全国展開を実施し、発注工数を75％削減しています。

同時に廃棄ロスも20％削減し、フードロス削減によるESG評価向上も実現。需要予測とIoT POSシステムを統合することで、リアルタイムでの在庫最適化も可能になりました。

セブン-イレブン・ジャパンがAI発注で全国2.1万店の発注時間を40％短縮した事例

Google Cloud 導入事例：株式会社セブン-イレブン・ジャパン 様 – AI 発注システムの導入で 販売機会ロスと発注時間を削減 ～ BigQuery の持つ ポテンシャルを 最大限に活かして 課題を解決 ～ ｜ Google Cloud ｜ atlax (アトラックス) ｜ 野村総合研究所 (NRI)

項目	内容
企業名	セブン-イレブン・ジャパン
業界	コンビニエンスストア
ビフォー	店舗ごとの経験値に依存した手動発注で、欠品と廃棄ロスが発生、発注に平均30分超/日を要していた
アフター	AI発注システムで発注時間40％削減、欠品率低下を実現し、全国21,000店へ展開

セブン-イレブン・ジャパンでは、Google CloudのBigQueryとMLOpsを活用したAI発注システムを全国21,000店舗に導入しました。従来は店舗ごとの経験値に依存した手動発注により、1日平均30分以上の発注作業時間と、欠品・廃棄による損失が課題となっていました。

AI発注システムは天候データやSNSトレンド、地域イベント情報も学習要素に含め、約2,800SKUの最適発注量を算出。週次から日次へのMLOps運用により、継続的な予測精度向上を実現しています。

導入準拠率70％超を達成し、発注時間40％削減と欠品率低下を両立。BigQuery×Lookerの組み合わせにより、店舗スタッフの人時コストを即座に削減し、少子化による人材不足問題への対応策としても機能しています。

安全事故をゼロに近づけた事例

この軸では、AI×IoT技術を活用して作業現場や公共空間での安全性を大幅に向上させた事例を紹介します。

• JR西日本が「mitococa Edge」で転倒・不審行動をリアルタイム検知し事故抑止した事例
• コマツが「Wアラート」でAIカメラ＋磁界検知による360°作業者接近警報を実現した事例
• 東武鉄道×OKIが踏切滞留を骨格推定AIで検知し、4か所で本格運用を開始した事例

JR西日本が「mitococa Edge」で転倒・不審行動をリアルタイム検知し事故抑止した事例

AIカメラによる『人』の見守りと人流の見える化 | JR西日本グループの地域共生取り組み：JR西日本

項目	内容
企業名	JR西日本「mitococa Edge」
業界	鉄道
ビフォー	駅構内の転倒事故・不審行動を有人巡回と録画後確認が中心で、リアルタイム対応が困難
アフター	AIがリアルタイムで転倒・不審行動を検知しアラート、G7広島サミットでも実証済み

JR西日本では、駅構内の安全性向上を目的として「mitococa Edge」というAIカメラシステムを導入しました。従来は駅係員による有人巡回と、事後の録画映像確認が中心となっており、転倒事故や不審行動への即座の対応が困難でした。特に深夜帯や多機能化が進む駅では、リスクの多様化が課題となっていました。

システムでは、社内で蓄積した10万枚以上の学習データセットを活用し、転倒・車椅子利用者・不審行動を多目的で検知。G7広島サミットでの実証を経て、転倒関連インシデントを3割削減する成果を上げています。

独自開発により高精度な人物検知モデルを構築し、既設カメラを流用することで低コストでの展開を実現。現在はSaaS化による外販ビジネスも開始し、鉄道業界全体の安全性向上にも貢献しています。

コマツが「Wアラート」でAIカメラ＋磁界検知による360°作業者接近警報を実現した事例

作業者接近検知システム　Wアラート | 用品 | 部品・用品 | 商品情報 | コマツカスタマーサポート株式会社

項目	内容
企業名	コマツ「Wアラート」
業界	建設機械
ビフォー	車両と作業員の接触リスクが残存し、タグ未装着者は検知できない状況
アフター	磁界方式＋AI画像でタグ非装着者も検知、警報遅延ほぼゼロで360°監視を実現

コマツが開発した「Wアラート」は、建設現場での作業者と重機の接触事故防止を目的とした革新的な安全システムです。従来の磁界検知システムでは、作業者がタグを装着していない場合の検知が不可能で、「最後の事故要因」として課題が残っていました。

「Wアラート」では、360°磁界検知とAIカメラによる人物認識を組み合わせることで、タグ非装着者も含めた全ての作業者を検知。警報遅延をほぼゼロに短縮し、レンタル機械にも対応可能な設計となっています。

クラウド連携により現場ごとに警報閾値を最適化でき、OTA（Over The Air）アップデートでAIモデルを月次更新。設置コストも従来システムの約3分の1に抑制し、建設業界の労働災害ゼロ実現への重要な一歩となりました。

東武鉄道×OKIが踏切滞留を骨格推定AIで検知し、4か所で本格運用を開始した事例

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項目	内容
企業名	東武鉄道×OKI
業界	鉄道
ビフォー	踏切内滞留を係員・非常ボタン頼みで監視し、事故リスクが残存していた
アフター	エッジAIカメラが滞留を即時検知し特殊信号発光機へ通知、4踏切で本格運用開始

東武鉄道とOKIが共同開発した「踏切滞留AI検知システム」は、生活道路型踏切での安全性向上を実現しています。従来は踏切内での人や車両の滞留を、係員の目視確認や非常ボタンに依存しており、24時間体制での人員配置は現実的ではありませんでした。

骨格推定技術により「人」のみを正確に認識し、車両や動物などの誤検知を大幅に削減。エッジAI処理により遅延1秒未満での通知を実現し、特殊信号発光機との連携で列車運転士への即座のアラートが可能になりました。

非接触型のため既存踏切の大規模改修が不要で、1年間の実証を経て2025年1月から4か所で本格運用を開始。設置の容易さと低コスト化により、全国の生活道路型踏切への展開が期待されています。

リアルタイム可視化で意思決定を高速化した事例

この軸では、AI×IoT技術によってリアルタイムでの状況把握と迅速な意思決定を可能にした事例を紹介します。

• 南海電鉄×VACANがトイレ空き状況をアプリ表示し、混雑ピーク30％緩和を実現した事例
• 東京メトロがデプスカメラで号車ごと混雑度を10秒以内に算出するシステムを導入した事例
• 日本航空（JAL）×NECが搭乗口AIで手荷物量を推定し、遅延リスクを低減した事例

南海電鉄×VACANがトイレ空き状況をアプリ表示し、混雑ピーク30％緩和を実現した事例

VACANを南海電鉄難波駅・なんばCITYに導入いただきました – 株式会社バカン（VACAN）

項目	内容
企業名	南海電鉄×VACAN
業界	鉄道／商業施設
ビフォー	難波駅1日25万人の利用者がトイレ行列で現場を探し回り、慢性的な混雑が発生
アフター	IoTセンサー＋アプリで空き個室を表示、回遊を平準化し混雑ピーク30％緩和

南海電鉄とVACANが共同で導入したトイレ混雑情報システムは、難波駅となんばCITYでの顧客満足度向上を実現しています。難波駅は1日25万人が利用する関西の主要ターミナルで、トイレの慢性的な混雑と行列が大きな課題となっていました。特に多目的トイレの利用においては、バリアフリー対応の重要性が高まっていました。

IoTセンサーを各個室に設置し、リアルタイムで空き状況を把握。南海アプリとの連携により、利用者は事前に空き状況を確認できるようになりました。

関西私鉄初のアプリ連携として注目を集め、駅・商業施設を跨ぐ混雑平準化スキームを構築。導入後の調査では混雑ピークが30％緩和され、多目的トイレ空き情報の提供によりQOL向上も実現。バリアフリー環境の充実と顧客満足度向上を両立した成功事例となっています。

東京メトロがデプスカメラで号車ごと混雑度を10秒以内に算出するシステムを導入した事例

東京メトロが混雑緩和を目指したAIシステムを導入　千代田線でデプスカメラとAIで号車ごとの混雑状況を可視化 | Ledge.ai

項目	内容
企業名	東京メトロ
業界	鉄道
ビフォー	混雑度は目視調査のみで、乗客は車内状況が分からず分散乗車が困難
アフター	ホーム端のデプスカメラ×AIが号車ごと混雑度を10秒以内に算出、アプリに配信

東京メトロでは、ラッシュ時の混雑緩和を目的として、AI基盤の混雑度表示システムを千代田線に導入しました。従来は混雑度調査を目視で行っており、リアルタイムでの情報提供ができないため、乗客が車内状況を把握できずに分散乗車が困難でした。

デプスカメラ1台で全号車の混雑度を高精度で推定する独自AIを開発し、10秒以内での算出を実現。駅サイネージとアプリの両方に5秒後にプッシュ配信することで、乗客への即座の情報提供を可能にしています。

G7広島サミットでの実証を経て、ラッシュ時の分散乗車率を18％向上させる成果を達成。エッジGPUとクラウド（Azure）を組み合わせた技術スタックにより、全線への導入拡大を進めており、都市交通の効率化モデルとして注目されています。

日本航空（JAL）×NECが搭乗口AIで手荷物量を推定し、遅延リスクを低減した事例

JALとNEC、世界初となる搭乗口にて機内持ち込み手荷物を AIで解析、積載量を推定するソリューションの実証実験を実施 ｜プレスリリース｜JAL企業サイト

項目	内容
企業名	日本航空（JAL）×NEC
業界	航空
ビフォー	搭乗口での手荷物確認は目視のみで、収納量超過により出発遅延が発生
アフター	AIカメラがバッグ個数/種類を解析し収納量を推定、閾値超過で即アラート

日本航空（JAL）とNECが共同で開発した手荷物積載量推定システムは、世界初の取り組みとして羽田空港で実証されました。

従来は搭乗口での手荷物確認を目視で行っており、キャビン収納量の超過による機内での預け替えが発生し、平均5-10分の遅延が生じていました。特に悪天候時のピーク期間では、定時運航の確保が重要な経営KPIとなっていました。

AIカメラシステムは搭乗ゲートでバッグの個数と種類を自動解析し、収納可能量をリアルタイムで推定。閾値を超過した場合は即座にアラートを発信し、優先的な手荷物預けを案内することで収納オーバーを事前に防止しています。

2024年4月から9月の実証期間中、遅延ゼロを達成し、客室乗務員の負担軽減と乗客満足度向上を両立。定時運航向上により、航空業界の運航効率化における新たなスタンダードを確立しました。

エネルギー消費を30％削減した事例

この軸では、AI×IoT技術を活用してエネルギー効率を大幅に改善し、環境負荷削減を実現した事例を紹介します。

• NTTデータ×日立が「HUCAST」で人流先読み制御により空調エネルギー16％削減を実証した事例
• ダイキン工業が「DK-CONNECT」でAI先回り制御により暖冷房電力30％削減を実現した事例
• イオンスタイル海老江が人流×CO₂学習で空調電力・CO₂40％削減を目指す取り組み事例

NTTデータ×日立が「HUCAST」で人流先読み制御により空調エネルギー16％削減を実証した事例

AIを活用した空調最適化により、ビルの快適性と省エネの両立を実証 | NTTデータグループ – NTT DATA GROUP

項目	内容
企業名	NTTデータ×日立ビルシステム「HUCAST」
業界	ビル管理／設備
ビフォー	空調がビル電力の約49%を占めるも、フィードバック制御で過剰冷暖房が発生
アフター	AIが人流・天候を先読み制御し、エネルギー16％削減、PMV±0.5維持を実証

NTTデータと日立ビルシステムが共同開発した「HUCAST」は、空調エネルギー最適化のためのフィードフォワード制御システムです。従来のBEMS（ビルエネルギー管理システム）では、フィードバック制御により過剰な冷暖房が発生し、ビル電力の約49％を占める空調エネルギーの削減が頭打ちとなっていました。

人流カメラとBEMSを連携させ、AIが人の動きと天候予報を先読みして空調を制御。既設設備を活用するため設備改修が不要で、低CAPEXでの導入を実現しています。

1週間の実証でエネルギー16％削減を達成し、快適度指標PMV±0.5を維持。脱炭素法規制への対応とテナント快適性を両立し、他社ビル5棟への一括導入が予定されており、商業ビル業界のエネルギー効率化モデルとして注目されています。

ダイキン工業が「DK-CONNECT」でAI先回り制御により暖冷房電力30％削減を実現した事例

遠隔自動省エネ制御｜サービス紹介｜DK-CONNECT｜ダイキン工業株式会社

項目	内容
企業名	ダイキン工業「DK-CONNECT」
業界	ビル空調
ビフォー	BEMS導入済みでもフィードバック制御頼みで過剰運転が発生、CO₂削減が頭打ち
アフター	AIが熱負荷を予測し先回り制御を実施、暖房・冷房電力30％削減、快適度維持

ダイキン工業が提供する「DK-CONNECT」の遠隔自動省エネ制御機能は、既設ビルでの大幅な省エネ実現を可能にしています。従来はBEMS導入済みの建物でも、フィードバック制御に依存した過剰運転により、省エネの「最後の3割」を削減できない状況でした。

熱負荷予測AIによる「先回り」フィードフォワード制御を実装し、暖房・冷房電力を30％削減。既設ビルでは通信ゲートウェイの追加のみで導入可能なため、大規模な設備投資を必要としません。CO₂排出削減量を自動算出し、環境報告書を生成する機能も搭載。

快適度を維持しながらの大幅な省エネ実現により、脱炭素社会への貢献と運営コスト削減を両立。ビル所有者とテナント双方にメリットをもたらす革新的なソリューションとなっています。

イオンスタイル海老江が人流×CO₂学習で空調電力・CO₂40％削減を目指す取り組み事例

世界初！イオンスタイル海老江における「人流等のデータとＡＩを活用した空調エネルギー削減システム」の実証実験の開始について｜2020｜プレスリリース｜企業情報｜関西電力

項目	内容
企業名	イオンスタイル海老江（イオンリテール）
業界	流通（大型スーパーマーケット）
ビフォー	空調設定は季節と経験則に依存し、売場面積10万㎡超で空調エネルギー比率が高止まり
アフター	AIが人流・温湿度・CO₂を学習し空調を自動最適化、CO₂／電力40％削減を目指す実証

イオンスタイル海老江では、関西電力・神戸大学との産学連携により、世界初となる「人流等のデータとAIを活用した空調エネルギー削減システム」の実証実験を実施しています。売場面積10万㎡超の大型商業施設では、空調がエネルギー消費の最大項目となっており、混雑時間帯の予測困難さから過冷暖房が常態化していました。

カメラによる人流解析と環境センサーによるCO₂・温湿度データを統合学習し、AIが空調を自動最適化。空調電力とCO₂排出量の40％削減を目標とした実証を2020年から開始し、2025年万博までにモデル店舗としての完成を目指しています。

ZEB Ready認証を大型商業施設で初取得する見込みで、流通業界における低炭素モデルとして注目。産学5社協業による技術開発により、小売業界全体への展開可能性を示しています。

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AI×IoTの導入を失敗しないポイント

AI×IoTシステムの導入において、多くの企業が直面する課題は「期待した効果が得られない」「運用が定着しない」といった失敗リスクです。成功事例から学ぶべき、導入前に押さえるべき重要なポイントを解説します。

要件定義を明確にする

AI×IoT導入で最も重要なのは、解決したい課題と期待する成果を具体的に定義することです。キオクシアの事例では「装置停止要因の分析時間短縮」、アスクルでは「物流センター間横持ち計画の自動化」といったように、明確な課題設定から始まっています。

曖昧な「DXを進めたい」「AIを活用したい」という目的では、システム要件が定まらず、結果として効果測定も困難になります。まず現状の業務フローを詳細に分析し、どの工程のどのような課題をAI×IoTで解決するのかを明文化することが成功への第一歩です。

段階的なPoC設計を行う

PoC（Proof of Concept：概念実証）は、本格導入前に技術的な実現可能性を検証する重要なステップです。セブン-イレブンの事例では、2020年のPoC開始から2023年の全国展開まで、段階的な検証を重ねています。

効果的なPoC設計では、まず限定的な範囲でシステムの基本機能を検証し、その後段階的に適用範囲を拡大。ファミリーマートでは500店舗での先行導入を経て全国展開を実施し、各段階で得られた知見を次の展開に活用しています。

データ品質を事前に整備する

AI×IoTシステムの精度は、投入するデータの品質に大きく依存します。トヨタ紡織では「つながる工場」構想の実現に向け、まず装置データの標準化と品質向上に取り組んでいます。

データ整備では、収集対象の明確化、データ形式の統一、欠損値や異常値の処理方針決定が必要。特にIoTデータは24時間365日生成されるため、リアルタイムでのデータクレンジング（清浄化）機能も重要になります。

AI×IoTで活用できる補助金・支援制度

AI×IoT導入には一定の初期投資が必要ですが、国や自治体が提供する各種補助金・支援制度を活用することで、導入コストを大幅に軽減できます。制度の特徴と適用条件を理解し、効果的に活用しましょう。

ものづくり補助金を活用する

ものづくり補助金は、中小企業等の設備投資を支援する代表的な制度です。AI×IoTシステムの導入においても、生産性向上や新製品開発に資する設備として対象になる可能性があります。

補助上限額は一般型で最大1,250万円、グローバル展開型では最大3,000万円まで。補助率は中小企業で2/3、小規模事業者では2/3となっています。キオクシアのような大規模な製造業では対象外ですが、トヨタ紡織の協力会社など中小の部品メーカーでは活用可能です。

省エネ関連補助金を検討する

エネルギー効率化を目的とするAI×IoTシステムには、経済産業省や環境省の省エネ補助金が適用できます。NTTデータ×日立の「HUCAST」やダイキンの「DK-CONNECT」のような空調最適化システムは、この分野の代表例です。

省エネ設備導入事業では、法人の場合補助率1/3で上限1億円まで支援。ZEB（ネット・ゼロ・エネルギー・ビル）関連の補助金では、より高い補助率での支援も期待できます。イオンスタイル海老江のような商業施設での取り組みは、こうした制度活用の好例になります。

自治体のIoT導入支援を調査する

都道府県や市町村レベルでも、独自のIoT・DX推進支援制度を設けている場合があります。東武鉄道×OKIの踏切滞留検知システムのような社会インフラ系の取り組みでは、地域の安全性向上に貢献するとして自治体支援の対象になる可能性があります。

東京都の「革新的事業展開設備投資支援事業」では、IoT等を活用した生産性向上に最大1億円を補助。大阪府では「ものづくりイノベーション支援事業」により、AI・IoT導入を支援しています。補助率や上限額は自治体により異なるため、所在地の産業振興課や中小企業支援センターへの相談が効果的です。

AI×IoT導入支援ならニューラルオプト

AI×IoTシステムの導入を検討されている企業様には、株式会社ニューラルオプトがお手伝いいたします。当社は世界的生成AIであるChatGPTの開発に携わっているAI開発企業として、日本で展開されているChatGPTの裏側を支える技術力を保有しています。

単なる開発会社ではなく、課題解決コンサルティングから対応可能。データサイエンス、データマイニング、テキストマイニングなどの豊富な知見を活かし、お客様の真の課題を特定した上で最適なソリューションの提案が可能です。

「失敗リスクを最小化する」をコンセプトに、課題起点での解決策提案から組織への定着支援、運用しながらの主体的改善まで総合的にサポートいたします。

これまでECサイト「eBay」の価格自動設定AI・業務システムや手書き文字のAI認識・要約システムなど、多様な分野での開発実績を保有。失敗リスクを抑えたい、課題解決から相談したいとお考えの企業様に最適なパートナーとして、AI×IoT導入の成功をお約束いたします。