AIの活用事例15選を業界別・活用法別に紹介！ビジネスへどう活かす？

近年、人工知能（AI）技術の急速な発展により、さまざまな業界でその活用が広がっています。企業の業務効率化から製品・サービスの革新まで、AIは私たちのビジネスや日常生活に大きな変化をもたらしています。

この記事では、業界別にAIの具体的な活用事例を紹介し、どのような効果があったのか、そしてビジネスにどう活かせるのかを解説します。

ChatGPTの日本向け開発に実際に携わっている当社の知見をもとに補足を入れていきますので、参考になれば幸いです。

そもそもAIには何ができる？

AIは、大まかには以下のようなことが可能です。それぞれの「できること」を組み合わせて、企業の業務改善・人件費削減や売上UPに貢献できるのがAIです。

文章を理解して回答できる

例：チャットボットが問い合わせに応答したり、大量の文書から要約を作ったりする。

AIは自然言語処理技術を使って人間の言語を理解し、適切な回答を提供できます。

カスタマーサポートへの問い合わせ対応や、社内の情報検索支援など、テキストベースのコミュニケーションを自動化できるため、対応時間の短縮や24時間対応が可能になります。

また、膨大な文書やレポートから重要なポイントを抽出して要約することもできるため、情報整理の効率化にも貢献します。

画像や動画の自動判別ができる

例：商品の画像を見分けてタグ付けしたり、防犯カメラの映像から不審行動を検出したりする。

AIによる画像認識技術は、物体や人物を自動的に識別・分類できます。

ECサイトでの商品画像の自動タグ付けにより検索性が向上し、製造ラインでの不良品検出による品質管理の効率化、監視カメラ映像からの不審者や危険行動の検出による安全管理の強化など、さまざまな場面で活用されています。

人間の目による確認作業を大幅に削減し、精度と効率を向上させることができます。

複雑なデータを分析して単純化・予想できる

例：在庫数を適正化するために次月の売上を予測したり、天候や流行を考慮して生産量を調整したりする。

AIはデータを分析し、パターンや傾向を見つけ出して将来の予測を行うことができます。

小売業での需要予測による在庫最適化、製造業での生産計画の最適化、金融業でのリスク分析など、データに基づいた意思決定をサポートします。

過去のデータだけでなく、天候や季節、イベントなどの外部要因も考慮した高精度な予測が可能なため、ビジネスにおける不確実性を減らし、効率的な経営を実現します。

ちなみによく「ビッグデータ」と言いますが、統計学的な話をすると一定以上データがあってもAIの品質はあまり変わりません。そのため実務では必ずしも「データがビッグ」である必要はありません。

【業界別】参考になるAI活用事例まとめ

本記事の「業界別」で取り上げるAI活用事例は以下のとおりです。

それでは１つ１つ見ていきましょう。

ビジネス全般・企業業務での活用事例：AIアシスタントによる業務改善

パナソニック コネクト株式会社では、OpenAIの大規模言語モデルをベースにした自社向けAIアシスタントサービス「ConnectAI」を開発・導入しました。このシステムは約12,400人の全社員に提供され、業務効率化を実現しています。

背景には、生産性向上、社員のAIスキル向上、そしてシャドーAI利用リスクの軽減という3つの目的がありました。経営層から現場まで挑戦を応援する文化が、大規模かつスピーディな導入を可能にしています。

効果としては、1年間で合計18.6万時間の労働時間削減に成功。社員の利用は直近3か月では前年同期比41％増となっています。

また、検索エンジン代わりの利用から戦略策定や商品企画などの高度な活用が増え、製造業らしい活用も増加。16か月間で情報漏洩、著作権侵害などの問題は発生していません。

さらに2024年6月からはAIプロンプト添削機能を追加し、より的確な回答を得やすくすることで、さらなる生産性向上を目指しています。

パナソニック コネクト 生成AI導入1年の実績と今後の活用構想

製造業でのAI活用事例：自立型生産システム

株式会社ダイセルでは、AIを活用した「自律型生産システム」を開発。東京大学と共同開発した人工知能を2種類のアプリケーションに搭載し、化学などのプロセス型製造現場での生産革新を実現しています。

背景には、2000年に完成させた「ダイセル式生産革新手法」をさらに進化させる必要性がありました。このシステムでは、現場で取得したデータからAIが日々学習し、過去の運転ノウハウを活用するだけでなく、新たなノウハウを自動抽出しています。

効果は劇的で、年間100億円規模のコストダウンが見込まれています。このシステムは「PCM(最適運転条件導出システム)」と「APS(高度予知予測システム)」の2つのアプリケーションで構成され、PCMでは品質指標の予測精度が90%以上、APSでは変調原因を100%予測し、誤検知率は0.03%に抑えられています。

具体的には、修繕費約40億円、原料・エネルギー費約30億円の削減が可能と試算されています。また、AIがノウハウを抽出・学習することで、従来の手法で課題だったメンテナンス・アップデートの労力も大幅に削減されています。

「ダイセル式生産革新手法」が AI で進化 100 億円規模の劇的なコストダウン&ノウハウ抽出のスピードアップに貢献

教育業界・学校でのAI活用事例：教科書×AIの学習支援アプリ

埼玉県戸田市の公立学校では、COMPASSが開発したAI学習支援アプリ「Qubena」を導入し、「世界で活躍できる人間」の育成を目指した教育改革を進めています。背景には「教科の授業力向上」と「EdTechの推進」という方針があります。

Qubenaは授業の冒頭での復習や内容に基づいた問題演習、そして定着度確認などで活用されています。範囲の学習が終わった生徒は他の単元にも進むことができ、個々のペースで学習を進められる環境が整っています。

効果としては、従来よりも多くの問題に取り組めるようになり、教科書だけでは得られない問題のバリエーションも増えました。特に紙では全く手がつかなかった生徒も、定着度に応じた問題出題により取り組めるようになり、苦手な生徒のベースアップにつながっています。

また教師は生徒の学習状況を把握してこれまで以上に声掛けができるようになり、授業でわからなかったところもQubenaでの学習で理解が深まったという生徒も見られました。問題配信の準備は授業前に数分で済むため、教師の作業時間も大幅に軽減されています。

埼玉県戸田市 戸田市教育委員会様

医療業界での事例

疾病リスク予測AIサービス

SOMPOひまわり生命保険では、「Linkx 健康トライ（リンククロス 健康トライ）」というアプリに疾病リスク予測AIサービスを導入しました。このシステムは、利用者の生活習慣病リスクを6年先まで予測できる画期的なサービスです。

背景には、健康意識はあっても最初の一歩が踏み出せない方々に、最適な方法で楽しく健康改善に取り組んでもらいたいという思いがあります。このAIサービスは生活習慣病および重症化の予防に貢献しています。

健康診断AIレポート

東京ミッドタウンクリニックでは、人間ドック受診後のレポートに疾病リスク予測AIサービスを活用。健康状態を見える化し、生活習慣改善を促進しています。

このシステムでは、生活習慣病の個別化予測データを健康診断レポートに反映し、より具体性を増した健康指導を実現。

「個別の健康診断データを基に、その人がこのまま健康状態が悪化すると、将来どのような生活習慣病になるのか」をシミュレーションしています。

物流業界でのAI活用事例：AI活用による倉庫業務効率化

物流業界では、倉庫業務におけるピッキング作業の効率を向上させるためにAIが活用されています。業務上の制約条件と現状分析結果を元に、作業動線を短くするための最適な商品配置案をAIがシミュレートする仕組みです。

このシステムでは、商品の配置替えとシミュレーションを繰り返し行い、配置案を常に学習させることで作業効率化を実現しています。導入効果としては、ピッキングの作業効率向上による人件費削減に寄与し、適用時の効果を可視化できる点が挙げられます。

また、パラメータチューニングをすることで新規倉庫への横展開も容易になり、導入時間の短縮が可能になるという利点もあります。

AI活用による倉庫業務効率化

農業でのAI活用事例：農薬散布・施肥の自動化

オプティム社では、ピンポイント農薬散布・施肥テクノロジーを開発し、基本特許を取得しています。

このシステムでは、ドローンやラジコンなどの無人航空機で撮影した画像をAIがディープラーニングを用いて解析。検出対象が判定された地点へドローンが移動し、対象に応じた装置を駆動する技術を実用化しています。

ドローンが圃場上空を飛行して撮影し、収集した画像と病害虫が発生している画像をAIで比較判定。

発生地点のみにピンポイントで農薬を散布します。すでに実用段階に入っており、大豆では慣行栽培で使用する農薬量に対し、99%の削減に成功しています。

建設業界でのAI活用事例：建設機械の自動操縦

アラヤ社の自律エージェントチームでは、AI/強化学習・模倣学習技術を応用し、建設機械の操縦を自動化することで、作業の大幅な効率化を目指しています。

プロジェクトの社会的背景には、少子化による労働人口の減少と建機を扱う熟練技術者の高齢化があります。これらの課題に対して、強化学習・模倣学習技術を応用した自律的かつ効率的な作業を行う建機（自律建機）の実現を目指しています。

現状の成果例として、産業用シミュレータ「Vortex Studio」を活用し、油圧ショベルが土を一定量以上掘削できるよう学習させることに成功。

初めは土を全く掘ることができなかったが、バケットの角度や動かすタイミングなどを少しずつ学習し、一定量以上の土をすくえるようになりました。

その他の建機等の活用例としては、ブルドーザーによる盛土や整地、ガントリークレーンによるコンテナの積み下ろし、フォークリフトによる荷物の積み下ろし・運搬などが考えられています。

建設機械等の自動化(自動操縦)を実現するAIを開発しています

飲食業界でのAI活用事例：自動配膳ロボット

キュートな表情とAI音声を備えた配膳ロボット「BellaBot」は、人とスムーズなコミュニケーションを取りながら、飲食店の課題解決に貢献しています。

特徴としては、豊かな表情と音声による親しみやすい接客、4段トレイで最大40kg配送可能な機能性、従業員の業務負担軽減と同時に回転率やサービス品質の向上が挙げられます。

かわいい外観と業務用の優れた機能を両立する猫デザインの配膳ロボットは、深刻化する飲食店の人手不足、サービスレベル低下、コスト増加などの課題解決をサポート。

以下のような導入効果があると期待されています。

1. 回転率向上で売上アップ：配膳・下げ膳の運搬をロボットが担当し、スタッフの往復を減らすことで客席回転率が向上
2. スタッフの負担軽減：客席フロアと下げ場間のスタッフの往復を1時間あたり60%削減し、離職率低下に貢献
3. サービスレベルの改善：ロボットが配膳・下げ膳を行うことで余った時間を接客や清掃に活用でき、顧客満足度向上やレコメンドによる客単価アップに貢献
4. コスト削減：新たな従業員の採用費用や人件費の削減により、経営コスト削減に貢献

小売業界でのAI活用事例：スーパーの自動発注システム

食品スーパーのライフコーポレーションでは、生鮮食品を対象にAI技術を使った自動発注システムを導入。2024年4月までに全304店舗で稼働させる計画で、販売機会の確保と廃棄ロスの削減を目指しています。

生鮮部門は、店頭需要や納品先の要望に合わせて食品を加工する必要があるため、長期間の発注計画を作成して発注する必要があります。

同社は日持ちが限られる日配品に対してAI発注システムを2021年2月から導入しており、実験店舗で生鮮品の発注にも効果が得られたことから全店導入を決定しました。

このシステムは、従来型の予測よりも長い3週間先までの商品発注数を決定可能。発注数は店舗POSシステムの販売実績などのデータに、天候や特売企画などの予定を組み合わせて分析し算出します。

【活用法別】参考になるAI活用事例まとめ

「活用法別」で取り上げるAIの活用事例は以下のとおりです。

１つ１つ見ていきましょう。

生成AIの活用事例：AIを使った広告キャンペーン

コカ・コーラは2023年12月、Winterキャンペーンの一環として画像生成AIツール「Create Real Magic」を一般公開しました。このツールはOOH（屋外広告）制作に使用されていたもので、誰でも自分だけのクリスマスカードを作成できます。

システムはGPT-4と画像生成AIのDALL-Eを組み合わせ、1931年のサンタクロース描写や1993年のポーラベアなど、ブランドの象徴的資産を活用。「テーマ」「シーン」「スタイル」を選択し、プロンプトを追加することも可能です。生成された画像に修正指示を出すこともできます。

同社は2023年12月に渋谷スクランブル交差点で4面モニターのOOHジャックを実施し、このAIが作り出したクリスマスクリエイティブを掲載しました。

AIチャットボットの活用事例：お問い合わせ対応の効率化

「イナバ物置」で知られる稲葉製作所は、商品ラインナップ拡大に伴い、取引先からの問い合わせが増大・多様化する課題を抱えていました。

営業担当が開発部門に頻繁に電話で問い合わせる状況が発生し、同じ質問が複数の営業所から寄せられるなど非効率な状態でした。

そこで、事前に開発部門の知見を学習させたAIチャットボットを導入。

導入後、営業社員は外出時にスマートフォンでチャットボットにアクセスし、現場で即座に回答できるケースが増加。営業部門全体の情報検索時間も短縮され、開発部門への確認前にまずチャットボットで調べる習慣が定着しています。

なおチャットボットの活用事例については、詳しくまとめた記事である以下もご覧ください。

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画像認識AIの活用事例：工場での危険検知・安全サポート

JFEスチールは2018年、NECと共同で、AIによる画像認識技術を製鉄所の作業者安全サポートに活用する技術を開発しました。国内製鉄業界では初の取り組みです。

世代交代で若手社員が増加する中、安全な職場づくりのためAI画像認識技術の開発に着手。製鉄所の照明条件が場所によって異なり、多様な装置や作業姿勢がある環境で、大量の人物画像を学習させることで実用レベルの人物検知を実現しました。

立ち入り禁止エリアに作業者が進入した場合、AIが警報を発し自動でラインを停止させるシステムを構築。知多製造所で有効性が確認され、全社展開される予定です。

需要予測AIの活用事例：約2000商品の需要を予測

キッコーマンでは、需要予測支援システム「Forecast Pro」を導入し、約2000アイテムの商品の需要予測業務を効率化しました。7人の需給担当者が1人数百アイテムを担当する状況で、経験に頼った予測には時間がかかっていました。

市場の多くの需要予測システムは高額でしたが、「Forecast Pro」は予測精度の高さ、1000アイテム以上のデータを1分ほどで分析できる高速さ、専門知識がなくてもワンボタンで高精度分析が可能な簡単さが決め手となりました。

このシステムには高度な分析アルゴリズムが複数搭載され、最適なものを自動選択するエキスパートシステムを備えています。導入の結果、時間をかけずに需要予測の精度を向上でき、低コストながら期待通りの効果を得ることができました。

キッコーマン株式会社 様 需要予測支援システム「Forecast Pro」

RAG（検索拡張生成）の活用事例

セゾンテクノロジーのHULFT製品テクニカルサポートセンターでは、サポートエンジニアが膨大なマニュアルやFAQから情報を検索して回答を作成する負担がありました。

この課題解決のため、Amazon Bedrockを活用したRAG（検索拡張生成）システムを構築しました。

サポートエンジニアがSlackでチャットボットに質問すると、AIがキーワードを抽出して最適なドキュメントを特定し、回答を自動生成します。

開発では日本語特有の課題に対応するため、ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせ、ドキュメントの階層的チャンク分割も採用。

このシステム導入により、サポートエンジニアの回答作成時間を最大30%短縮することに成功しました。

AI導入のメリット・デメリット

AIを導入するにあたっては、以下のようなメリット・デメリットが存在します。

最大のメリットは人件費が削減できること

AIを導入することの主なメリットは以下のとおりです。

まず最大のメリットは人件費が削減できること。

例えばAIチャットボットでは、ユーザーや社内からの質問に自動で対応できるようになります。このような技術導入で業務効率化が進めば、労働時間を短縮でき、残業代や休日手当などの人件費を抑えられます。その分の資金を他の投資に回せるのも大きなメリットです。

また、AIは体調やモチベーションに左右されることなく、高い正確性で業務を遂行できるため、人為的ミスによる事故やトラブルを減少させられます。

危険を伴う業務や人間が立ち入れない場所での作業もAIに任せることで安全性が向上し、機械の異常も自動で検知できるため故障による事故を未然に防げます。

さらに、AIは大量のデータを分析し予測することが得意なため、市場や顧客のニーズ、売上など数字の動向を的確に把握・予測できます。データに基づいた判断は確実性が高く、企業の経営戦略やマーケティングに反映させることで業績向上も期待できます。

最大のデメリットは導入や開発に費用がかかること

AIを導入するデメリットは以下のとおりです。

まず、AIの導入には決して小さくはない初期費用がかかります。

システムの開発や入れ替え、AIを管理・運用するための人材採用なども必要になる場合があり、一時的にコストが増大してしまいます。また、精度の高いAIを開発するためには質の良い大量のデータ収集が必要で、これにも時間とコストがかかります。

とはいえ一度開発してしまえば人件費削減・売上UPに対する効果は大きいため、長期的に見たうえで検討する必要があります。

また、責任の所在が不透明になるのもデメリットです。

AIを搭載した自動車やロボットが事故を起こした場合、所有者と製造者のどちらが責任を負うべきか不明確になることがあります。

所有者は「不法行為責任」、製造会社は「製造物責任」を問われる可能性がありますが、それぞれ適用条件が複雑であるため、責任の所在を決めるのが難しい現状です。

さらに、AIの導入によって人間の仕事が減少するリスクもあります。

特にドライバー業や工事関連業などの技術職は、将来的にAIがメインになっていく可能性が高いでしょう。ただし、創造力が求められるクリエイティブな業務に関しては、人間の方が得意とする分野であるため、そうした職種の雇用ニーズは高まると予想されています。

AIの導入・開発費用はいくら？

AI・人工知能の開発費用は、開発する製品やシステムの種類・規模・機能によって大きく異なります。概ね以下のようなイメージを持っておくとよいでしょう。

以下の記事では、AIの開発費用を開発物別に細かくまとめていますので、是非参考にしてみてください。

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