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。本ページそのものでは44つ、目的・効果とAIの種類、業界別にまとめているページも含めると全体で650の事例をまとめました。
なお、このサイトを運営する株式会社ニューラルオプトは、韓国の企業であるEBIT Co. Ltd.との提携のもとグローバルAIデータプラットフォーム企業「Scale AI」を通じたAI開発にも携わっている企業です。生成AI・AIの開発における言語・数学・音声・ソフトウェアなど幅広い分野におけるデータラベリング・RLHFに携わっています。
『目的別』のAI活用事例まとめ
本記事で取り上げる目的・効果別のAI活用事例は以下のとおりです。
| 分類（目的・効果） | 事例名 |
|---|---|
| 業務全般の効率化・工数削減 | 溶接AI異常検知（トヨタ自動織機／検査工数90％削減） |
| 営業効率化 | 法人営業の社内GPT（ソフトバンク／提案書15分） |
| 人事効率化・品質平準化 | GD動画のAI解析（サイバーエージェント） |
| 経理の不正検知 | Stena Expense（鉄道ルート妥当性確認） |
| 在庫・需給最適化 | 需要予測×発注（ワークマン、ライフ 等） |
| マーケティング高度化 | 氷結AIペルソナ（キリン） |
| 広告制作の高速化 | AIタレントCM（伊藤園） |
| コールセンター生産性 | ナレッジ×生成AI（トランスコスモス） |
1. 業務全般の効率化・改善事例（工数90%削減）
トヨタ自動織機では、溶接後の工程内不良が月30本超発生し、有資格者による目視確認がボトルネックとなっていました。AutoEncoder（自己符号化器）による無教師学習を導入することで、微小な異常も検知できるシステムを構築しました。検査工数を90%削減し、不良流出ゼロを達成しています。
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2. 営業活動の効率化・改善事例（生成AIで提案の効率化）
ソフトバンクの法人営業部門では、従来の回線サービスに加えて複合的なITソリューション提案が増加し、営業担当者の情報収集・資料作成負荷が増大していました。同社は、Azure OpenAIベースの社内GPT環境を構築し、提案書作成時間を15分まで短縮し、導入から4か月後には定着率70%を達成しました。
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3. 人事業務の効率化・改善事例（GD動画のAI解析）
サイバーエージェントは応募者増加により一次選考がボトルネックとなり、選考官ごとの評価ばらつきも課題となっていました。AIによるGD録画の自動スコアリングにより、選考官アサイン工数を約60%削減。これまで選考官の確保が困難で拡大できなかった一次選考枠を150%拡大することに成功しました。
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4. 経理業務の効率化・改善事例（不正な経費を検知）
ChillStackが提供する「Stena Expense」は、交通費の不正申請という業界共通の課題に特化したソリューションです。近距離交通費が1人月1,000件を超えるような企業では、目視確認が実質不可能な状況でした。同サービスでは、GPT推論と「駅すぱあと」APIを組み合わせ、遠回り申請や二重精算をリアルタイムで検出しています。
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5. 在庫管理の効率化・改善事例（発注時間を93%削減）
ワークマンでは、多品種小ロット化により属人的な発注業務が限界に達していました。約10万という膨大なSKU（商品アイテム数）を店舗スタッフが手作業で管理することで、発注ミスや在庫切れが頻発。日立のRetail DXソリューションを活用したAI需要予測システムの導入により、発注工数を93%削減することに成功しています。
学生時代にスーツの量販店で販売員のアルバイトをしていましたが、特に在庫管理は本当に大変でした。
OJTで業務を教わりましたが、教わりたてのころはミスが多く店長に注意をよく受けていました。
AIの手助けがあると、店長の教育に充てる時間を減らしつつ新人の独り立ちにも役に立つでしょう。
株式会社ニューラルオプト 営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝
東京農工大学大学院 工学府 応用化学専攻 修士課程を修了後、外資系自動車会社にてエンジニアとして自動運転のAI開発などに従事。その後ニューラルオプトに参画し、クライアントのAI開発やSEOツールの開発、RAGなどベクトル検索を活用した検索エンジン開発なども行っています。
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6. マーケティングの効率化・改善事例（AIペルソナで顧客理解）
キリンビールの「氷結® AIペルソナ開発」は、同質化するRTD（Ready To Drink）市場においてスピード勝負の商品開発を実現した画期的な取り組みです。このプロジェクトでは、ChatGPT APIと社内DMPを連携させ、数百パターンの消費者ペルソナを生成する仕組みを構築。結果として、試作回数を40%削減し、開発リードタイムを2か月から1か月へと半減しました。
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7. 広告の効率化・改善事例（AIタレント起用で制作期間を半減）
伊藤園は日本初となるTV-CM用AIタレントを採用し、「お～いお茶 カテキン緑茶」のプロモーションを展開しました。AIタレント会社「AI model」との協業により完全デジタルワークフローを構築。ビジュアルと音声をすべて生成AIで統合し、制作期間を約半分に短縮しています。
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8. コールセンターの効率化・改善事例（応答ログ280時間をゼロ化）
トランスコスモスでは、マニュアルが社内に散在しており、オペレーターが適切な情報を見つけるまでに時間がかかることが大きな課題でした。Azure OpenAIを活用し、社内ナレッジを自動で検索・要約して回答を生成する仕組みを構築。これにより、エスカレーション率を60%削減することに成功しました。
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『AIの種類別』のAI活用事例まとめ
本記事で取り上げるAIの種類別の活用事例は以下のとおりです。
| 分類（AIの種類） | 事例名 |
|---|---|
| 生成AI（テキスト/画像/音声） | Create Real Magic（コカ・コーラ）、AIタレントCM（伊藤園） |
| チャットボット（NLP） | 取引先対応ボット（稲葉製作所） |
| RAG（検索拡張生成） | HULFTサポートの回答作成短縮（セゾンテクノロジー×Bedrock） |
| 画像認識 | 安全行動サポート（JFEスチール）、見積査定（保険） |
| 感情認識 | INNER FACE（リモート勤務のメンタルケア） |
| AI-OCR | スマートOCR（手書き帳票50％短縮） |
| 需要予測 | Forecast Pro（キッコーマン）、小売の自動発注（ライフ） |
| エッジAI | ai cast（Idein×アイシン／人流・行動可視化） |
| AI×IoT | つながる工場（トヨタ紡織／予知保全） |
| マルチモーダル | 不正出品検知（メルカリ／人手審査30％削減） |
| LLM（基盤モデル） | 日本語LLMの一般公開（サイバーエージェント） |
| データサイエンス | 重症化予測（PREVENT） |
| データマイニング | 在院日数予測（学術事例） |
| ディープフェイク対策 | フェイク顔映像の真偽判定（JST） |
9. 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。「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。
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10. 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。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しました。
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11. 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。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。
開発しているときに参照しないといけないドキュメントが分からなくなることってよくありますよね。
そんなときになんとなく思い浮かんだ言葉で文書検索ができるのは本当にありがたいと思います。
株式会社ニューラルオプト 営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝
東京農工大学大学院 工学府 応用化学専攻 修士課程を修了後、外資系自動車会社にてエンジニアとして自動運転のAI開発などに従事。その後ニューラルオプトに参画し、クライアントのAI開発やSEOツールの開発、RAGなどベクトル検索を活用した検索エンジン開発なども行っています。
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12. 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。
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。
前職で自動車の製造ラインに入ることがあったのですが、安全性に最大限の配慮をしていながら見落としは発生しそうであるなと考えたことがありました。
AIを導入することで、普段の安全管理をしつつ人の目が行き届かないところでも安全性を担保できることは大変良いことであるなと感じます。
株式会社ニューラルオプト 営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝
東京農工大学大学院 工学府 応用化学専攻 修士課程を修了後、外資系自動車会社にてエンジニアとして自動運転のAI開発などに従事。その後ニューラルオプトに参画し、クライアントのAI開発やSEOツールの開発、RAGなどベクトル検索を活用した検索エンジン開発なども行っています。
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AI画像認識の活用事例20選！目的別の成功パターンをAI開発会社が解説
『その他の種類』のAI活用事例（エッジAI、IoT、OCR、需要予測など）
上記以外の種類のAIの活用事例は以下で解説しています。それぞれ詳細なページがございますので、ぜひ御覧ください。
■少しでもAI・システム開発やPoCに興味があれば、まずはお気軽にご相談ください。目的・課題を伺ったうえで、弊社から手堅く進める方法・お見積りをお伝えさせていただきます。
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『業界別』の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。
13. 製造業でのAI活用事例（自立型生産システム）
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
「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
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。
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。
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14. 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。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。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。
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15. 医療業界での事例（疾病リスク予測AI）
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。
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『その他の業界』のAI活用事例
上記以外の業界のAI活用事例は以下にて詳細にまとめております。それぞれのページで網羅的にまとめていますので、ぜひご覧ください。
AIによる問題・リスクの事例まとめ
また、AIの活用には問題・リスクが引き起こされてしまうという事例も存在します。詳しくは以下にてまとめておりますので、ぜひご覧ください。
| 分類（リスク/問題） | 事例名 |
|---|---|
| 安全（事故） | AIが起こした事故の事例14選。AI会社が原因と対策、予防法を紹介 |
| 倫理（監視・合意） | AIによる倫理的問題の事例10選。プライバシーなど問題や対策を紹介 |
| プライバシー/人権 | AIによる人権侵害事例10選。リスク例と対策方法をAI会社が紹介 |
| バイアス/公平性 | AIによるバイアスとは？13社の対策事例と設計・運用のポイント |
AIの王道活用パターン5つ
AIの活用方法は、大きく以下の5つのパターンに分類できます。それぞれの特徴と代表的な活用事例を見ていきましょう。
- 生成（コンテンツ創出）
- 認識・検知（現在の状態を判定）
- 予測（将来を見通す）
- 最適化・制御（意思決定や操業を自動最適化）
- 知識活用・対話支援（知の検索・要約・意思決定支援）
パターン1. 生成（コンテンツ創出）
テキスト・画像・音声・動画などのコンテンツを新規生成することで、マーケティングや広告、資料作成業務を大幅に高速化できます。
コカ・コーラの画像生成AIツール「Create Real Magic」では、ユーザーが条件を選択するだけで広告用画像を生成。伊藤園では日本初のTV-CM用AIタレントを採用し、制作期間を約半分に短縮しました。ソフトバンクの法人営業部門では社内GPT環境を構築し、提案書作成時間を15分まで短縮、定着率70%を達成しています。
パターン2. 認識・検知（現在の状態を判定）
画像・動画・センサー・文書データから物体・異常・感情・文字などを自動認識し、現在の状況を正確に把握できます。
JFEスチールでは、AI画像認識による安全行動サポート技術で立ち入り禁止エリアへの作業者進入を検知し、自動でラインを停止。兼松ロジスティクス＆インシュアランスではAI-OCRにより手書き書類の処理時間を50%削減しました。
パターン3. 予測（将来を見通す）
過去のデータやパターンを分析して、需要・リスク・在院日数などの将来値や確率を高精度で推定できます。
ワークマンでは約10万SKUの需要予測システムで発注工数を93%削減。ライフコーポレーションでは3週間先までの商品発注数を決定するAI自動発注システムを全304店舗に導入。SOMPOひまわり生命では6年先までの生活習慣病リスクを予測するAIサービスを提供し、予防医療を推進しています。
パターン4. 最適化・制御（意思決定や操業を自動最適化）
発注・在庫・配列・運転条件・機器制御などを自動最適化し、コスト削減・品質向上・速度改善を実現できます。
ダイセルでは東京大学と共同開発した「自律型生産システム」により年間100億円規模のコストダウンを実現。ENEOSとPreferred Networksは世界初のAIによる原油処理装置の自律運転を開始しました。
パターン5. 知識活用・対話支援（知の検索・要約・意思決定支援）
RAG（検索拡張生成）や社内アシスタントにより、膨大な文書群から必要な情報を検索・要約し、現場の判断・対応を支援できます。
セゾンテクノロジーではRAGシステム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。パナソニック コネクトでは全社員向けAIアシスタント「ConnectAI」で1年間に18.6万時間の労働時間削減を実現しまし
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
- 最大のデメリットは導入や開発に費用がかかること
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。
- 人件費が削減できる
- ミス・事故が削減できる
- データに基づいて複雑な予測も可能
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。
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。
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。
- 導入・開発に大きな費用がかかる
- 責任の所在が不透明になりやすい
- 雇用が減少する
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。
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。
| 開発物 | 費用相場 |
|---|---|
| チャットボット | 50〜500万円 |
| 生成AIシステム | 100〜500万円 |
| 画像認識システム | 50〜1000万円 |
| 音声認識システム | 100〜800万円 |
| 自然言語処理システム | 100〜600万円 |
| レコメンドシステム | 100〜500万円 |
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。
AI・人工知能システムの開発ならニューラルオプト
AIシステムの開発を検討する際は、専門知識と豊富な実績を持つ開発会社に相談することをおすすめします。
弊社ニューラルオプトは、Open AIが展開するChat GPTの日本向け開発にも携わっているなど、AI開発については深い知見を持っているのが強みです。
DXの重要性が高まる中、画像認識システムの導入を検討してみてはいかがでしょうか。株式会社ニューラルオプトは、お客様のビジネス成長に貢献するため、全力でサポートいたします。
