データサイエンスAIの活用事例12選！利益UPや効率化、新規事業創出など

近年、多くの日本企業がデータサイエンスとAI（人工知能）を活用し、業務改善や新たな価値創出を実現しています。製造業から小売、物流、医療まで幅広い業界で導入が進む中、具体的にどのような成果を上げているのでしょうか。

本記事では、実際の企業事例を4つの軸に分けて詳しく紹介します。売上向上、業務効率化、新規事業創出、リスク低減という観点から、AI導入の実態と成功のポイントを探っていきましょう。

以下の記事ではAIに関する事例を網羅的にまとめています。ぜひ合わせてご覧ください。

売上・利益を向上させた事例

以下の企業がAI活用により売上・利益の向上を実現しました。

• ワインキュレーション株式会社（飲食・EC業界）
• オルビス（化粧品物流業界）

ワインキュレーションがAI接客で売上30%増を実現した事例

日本のAI（人工知能）導入状況と導入の必要性、業界別の活用事例を解説 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」

項目名	内容
企業名	ワインキュレーション株式会社（京橋ワイン）
業界	飲食・EC
ビフォー	新規顧客向けに一律クーポン配布。効果薄くコスト効率悪化
アフター	AI「ZenClerk lite」で迷っている顧客に絞ってクーポン配信、売上30%増、費用対効果改善

京橋ワインを運営するワインキュレーション株式会社は、ECサイトでの顧客対応にAIを導入し、大幅な売上向上を達成しました。従来は新規顧客に対して一律でクーポンを配布していたため、ROI（投資対効果）が低下していたのが課題でした。

そこで同社は、AI接客ツール「ZenClerk lite」を導入。このシステムは、サイト上での顧客の行動パターンを分析し、購入を迷っている顧客を自動的に識別します。迷いがある顧客にのみピンポイントでクーポンを配信することで、売上が30%増加し、同時にマーケティングコストの効率化も実現しました。成果報酬型の料金体系により、初期投資のリスクを抑えながら導入できた点も成功要因の一つです。

オルビスが梱包最適化AIで年間2,000万円削減を見込む事例

DATAFLUCT、オルビスと機械学習による梱包サイズ最適化の実証実験を開始 | 株式会社DATAFLUCTのプレスリリース

項目名	内容
企業名	オルビス（DATAFLUCT連携）
業界	化粧品物流
ビフォー	梱包サイズは目視で判断、過剰包装・コストロス発生
アフター	AI梱包最適化で配送コスト年間2,000万円削減をシミュレーション

化粧品メーカーのオルビスは、DATAFLUCT社と連携してAI梱包最適化システムの実証実験を実施。繊細な化粧品の配送において、従来は作業者の目視判断に頼っていた梱包サイズの決定を、AIが自動的に最適化するシステムを開発しました。

このシステムでは、商品の形状やサイズ、配送先などの情報を機械学習で分析し、最も効率的な梱包方法を提案します。実証実験の結果、年間約2,000万円の配送コスト削減効果が見込まれることが判明。コスト削減だけでなく、過剰包装の削減による環境負荷軽減も同時に実現できる点が評価され、2023年中の本格導入が予定されています。

中長期的には、他の化粧品・EC事業者への横展開も視野に入れており、業界全体の物流効率化モデルケースとなることが期待されています。

業務効率・生産性を大幅に改善した事例

以下の企業がAI活用により業務効率・生産性の大幅改善を実現しました。

• 株式会社協和精工（製造業）
• セブン＆アイ・ホールディングス（小売・流通）
• イトーヨーカドー（小売）
• NTT東日本（農業物流）
• みずほ銀行（金融）

協和精工がAI生産管理で計画立案50%短縮を達成した事例

導入の決定打は、カスタマイズの柔軟性と安価なパッケージ価格！ – 生産管理システム開発／販売：株式会社Digit Works｜長野県長野市

項目名	内容
企業名	株式会社協和精工
業界	製造業（部品加工・組立）
ビフォー	Excel管理＋手動計画立案に時間を要し、ヒューマンエラーと遅延多発
アフター	AI搭載「i‑PRO W シリーズ」導入でリアルタイム生産予測・共有が可能に、計画立案50%短縮

部品加工・組立を手がける協和精工では、生産計画の立案に半日以上を要し、属人的な管理によるミスや遅延が常態化していました。加工部品の点数が多く、Excelベースの管理では情報の分断も避けられない状況でした。

同社は「i‑PRO W シリーズ」というAI搭載生産管理システムを導入。このシステムは、熟練工のノウハウをデジタル化し、リアルタイムで生産予測を行います。結果として計画立案時間を50%短縮し、品質管理精度の向上も実現しました。

導入期間は約8か月で、柔軟なカスタマイズにより既存業務にスムーズに適合。視認性の高いUIで現場の運用性を確保し、若手育成支援にも活用されています。

セブン＆アイがAI需要予測で発注業務を効率化した事例

【完全版】生成AI活用事例22選 導入のヒントから注意点まで徹底解説 | AI導入.com – AI導入の総合支援サービス

項目名	内容
企業名	セブン＆アイ・ホールディングス
業界	小売・流通
ビフォー	商品発注・販売数予測は人手による属人的な手法で、不正確さが売れ残り・欠品の原因に
アフター	AIによる需要予測を導入し、発注業務の自動化・食品ロス削減・欠品防止を実現

大手小売チェーンのセブン＆アイ・ホールディングスは、店舗の商品発注業務にAI需要予測システムを導入しました。従来は店舗スタッフの経験と勘に頼った発注が中心で、売れ残りや欠品による機会損失が課題となっていました。

新システムでは、天候やイベントなどの外部データも加味した精度の高い需要予測を実現。店舗ごとの特性を学習し、最適な発注量を自動提案します。これにより発注作業時間が大幅に削減され、食品ロスの削減と欠品率の低下を同時に達成。顧客満足度の向上にもつながっています。

「Prediction One」などのノーコード型AIツールを活用したスモールスタートにより、導入リスクを最小限に抑えた点も成功要因です。

イトーヨーカドーが発注業務30%短縮を実現した事例

AIによる需要予測の導入事例10選｜3大メリットや4つの手法も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援

項目名	内容
企業名	イトーヨーカドー
業界	小売・流通
ビフォー	発注作業が煩雑、属人的判断による業務負荷と誤発注が発生
アフター	AI商品発注システム導入により、発注業務の約30%時間短縮

イトーヨーカドーでは、チェーン展開に伴う発注業務の煩雑化が課題となっていました。人によるミスも発生しやすく、店舗運営の負担となっていた状況です。

AI商品発注システムの導入により、複雑な発注業務を簡素化。ノウハウが不要で運用可能なシステム設計により、発注業務の時間を約30%短縮しました。発注精度の向上により誤発注も減少し、店舗スタッフの負担軽減を実現。

スモールスタート形式での導入により、効果をすぐに実感できる点も評価されています。他のチェーン店舗でも横展開可能なモデルとして注目されています。

NTT東日本が農業物流で配送効率化を実現した事例

NTT東日本 農作物集荷配送ルートの最適化ＡＩプログラムを開発

項目名	内容
企業名	NTT東日本北海道事業部＋調和技研
業界	農業物流
ビフォー	農作物配送ルート・積荷車のマッチングは経験頼みで非効率
アフター	AIルート最適化で、配送時間短縮・効率化を実現

NTT東日本は調和技研と連携し、農作物の配送に特化したAIルート最適化システムを開発しました。農産品は鮮度が重要な商品であるため、効率的な配送ルートの確立が不可欠でしたが、従来は経験に頼ったルート設定により時間ロスやコスト増が発生していました。

新システムでは、積荷から配送まで一気通貫で最適化を行い、農業に特化したルールを考慮した配送計画を自動生成。配送時間の短縮により農産品の鮮度向上を実現し、生産者と配送業者双方の負担軽減につながっています。API連携により継続的な更新も可能で、中小農業事業者向けに無償PoC提供も行われており、業界全体の効率化に貢献しています。

みずほ銀行がAI校閲で業務品質向上を実現した事例

https://digital-shift.jp/flash_news/FN200109

項目名	内容
企業名	株式会社みずほ銀行
業界	金融
ビフォー	広告・文書の校閲校正が手作業で負荷大・ヒューマンエラー多発
アフター	凸版印刷開発のAI校閲支援により修正指示削減・品質向上・工数削減

みずほ銀行では、広告や文書の校閲作業が属人化しており、時間とミスが多く非効率な状態が続いていました。そこで凸版印刷が開発したAI校閲支援システムを導入し、4ヶ月間の実証実験を実施しました。

このシステムは、企業ごとのスタイルや専門用語、業界ルールに対応して学習する機能を持っており、みずほ銀行の文書特性に合わせてカスタマイズされました。

2018年12月から開始された実証では、修正指示数の削減と校正コストの具体的な削減効果が確認され、2019年10月から本格運用を開始。作業者の負担軽減と品質向上を同時に実現し、金融業界における文書管理業務の効率化モデルとなっています。

新規事業やサービスを創出した事例

以下の企業がAI活用により新規事業・サービスの創出を実現しました。

• LINE株式会社（通信・IT）
• 株式会社PREVENT（医療・健康支援）
• パナソニック（家電AI）

LINEが大規模ユーザー調査で新たな価値を創出した事例

https://markezine.jp/article/detail/27658

項目名	内容
企業名	LINE株式会社
業界	通信・IT
ビフォー	行政の調査に頼るだけでスピードと網羅性に限界あり
アフター	LINEユーザー対象に月次調査・体調モニタで1500万人以上回答、迅速な感染状況把握に貢献

LINE株式会社は、COVID-19パンデミック時に独自のユーザーネットワークを活用した大規模調査システムを構築しました。従来の行政調査では、スピードと網羅性に限界があり、リアルタイムでの状況把握が困難でした。

同社は、LINEの公式アカウント機能を活用し、チャットボットによる簡便な調査システムを開発。1500万人以上のユーザーから回答を収集し、感染状況の迅速な把握を可能にしました。

トークボット機能により参加のハードルを下げ、高いアクセス率を実現。自治体・行政との連携プロトタイプとしても注目され、デジタルプラットフォームを活用した社会課題解決の新しいモデルとなっています。

PREVENTが生活習慣病予測で予防医療を推進した事例

導入実績 – 重症化予防で生活習慣病の医療費適正化 | PREVENT

項目名	内容
企業名	株式会社PREVENT
業界	医療・ヘルスケア
ビフォー	生活習慣病の重症化予測不可。予防対応は後手に
アフター	Myscopeで5年先の女性重症化リスクを予測。自治体・保険と連携し支援施策・予防サービスを提供

株式会社PREVENTは、生活習慣病の重症化予測AIシステム「Myscope」を開発し、予防医療の新たなサービスモデルを構築しました。従来は重症化してからの対応が中心で、医療費増加の要因となっていました。

Myscopeは、生活習慣データとレセプト（診療報酬明細書）情報を活用し、5年先の重症化リスクを予測。自治体や保険会社と連携した実証事業を通じて、継続的な支援による予防モデルを構築しています。

ウェアラブル機器との連携により定量データにも対応し、生活習慣改善を促進する包括的なサービスを提供。保険会社との連携により全国展開の可能性も見えており、予防医療分野での新しいビジネスモデルとして注目されています。

パナソニックがAI家電で快適性と省エネを両立した事例

未来の家電はどう変わる？ パナソニック×AIが進む未来 | UP LIFE | 毎日を、あなたらしく、あたらしく。 | Panasonic

項目名	内容
企業名	パナソニック株式会社
業界	家電・製造業
ビフォー	空調・冷蔵庫は定型運転・省エネ機能のみで最適化が不十分
アフター	AIエオリア・AI冷蔵庫で生活習慣・利用状況に応じた省エネ・快適性両立を実現

パナソニックは、AI搭載エアコン「AIおまかせ快適エオリア」を開発し、家電分野での新しい価値創出を実現しました。従来のエアコンは定型的な室温制御が中心で、省エネと快適性の両立が困難でした。

新製品では、環境センサーと学習機能により、使用シーンや温度傾向を学習し、室内特性や使用者の傾向に応じた最適制御を実現。無駄な電力をカットしながら体感と消費電力のバランスを調整します。スマホ操作との連携によりUX（ユーザーエクスペリエンス）も向上し、実験データで省エネ効果も立証されています。

2025年モデルにも拡張搭載され、シリーズ累計で数百万人規模のユーザーに利用されており、AI家電の普及モデルとなっています。

リスク低減や失敗回避に成功した事例

以下の企業がAI活用によりリスク低減・失敗回避を実現しました。

• NEC（医療・IT）
• コマツ産機（製造業）

NECが医療現場でAI予兆検知によりリスク低減を実現した事例

NECソリューションイノベータと倉敷中央病院、健康診断の結果から 11種類の疾患リスクを同時に予測するAIを論文報告: トピックス | NECソリューションイノベータ

項目名	内容
企業名	日本電気株式会社（NEC）
業界	医療・IT
ビフォー	ICU重症化・急変の検知はスタッフの経験と目視に依存
アフター	生体データ解析AIで急変兆候を早期検知、医療現場のリスク低減

NECは、ICU（集中治療室）における患者の急変予兆をAIで検知するシステムを開発しました。従来は医療スタッフの経験と目視による監視に依存しており、重症患者管理の属人化やヒューマンエラーのリスクが課題となっていました。

新システムでは、患者の生体信号をリアルタイムで解析し、急変の兆候を早期に検知します。全国の複数病院での実証を通じて効果が確認され、看護師や医師の負担軽減にも貢献。医療人材不足が深刻化する中、AI技術による支援で医療現場のリスクを大幅に低減しています。

2年以上の継続的な実証により精度も向上しており、医療AIとして国際展開も視野に入れた取り組みとなっています。

コマツ産機が予知保全で突発故障リスクを削減した事例

予知保全システム – Komtrax – コマツ産機

項目名	内容
企業名	コマツ産機株式会社
業界	製造業（産業機械）
ビフォー	突発的な機械故障で生産ライン停止・保守費用増大
アフター	IoT＋AIで稼働データを解析、予知保全を実現しダウンタイム削減

産業機械メーカーのコマツ産機では、設備の老朽化に伴う突発故障が生産ライン停止や高額な保守費用の原因となっていました。予期せぬダウンタイムによる損失が経営を圧迫する状況でした。

同社は、IoTセンサーとAI分析を組み合わせた予知保全システムを導入。機械の稼働データを常時監視し、故障の前兆を早期に検知することで、計画的な保守を可能にしました

。独自開発のAIアルゴリズムにより、機械の稼働率向上とコスト削減を同時に実現。サブスクリプション型の保守サービス化により顧客への提供価値も向上し、海外工場でも展開中です。約1年で本格運用を開始し、突発故障リスクの大幅な削減を達成しています。

データサイエンス・AI活用を成功させるポイント

AI導入を成功に導くためには、以下の要素が重要になります。

明確な目的設定が成功の出発点

AI導入において最も重要なのは、解決したい課題と達成したい目標を明確に定義することです。「なんとなくAIを使いたい」ではなく、「発注業務の時間を30%削減したい」「顧客満足度を向上させたい」といった具体的な目標設定が不可欠。

前述の事例でも、協和精工は「計画立案時間の短縮」、ワインキュレーションは「ROIの改善」という明確な目標があったからこそ成功を収めています。

スモールスタートで効果を確認

大規模な投資を一度に行うのではなく、小さな範囲でAIの効果を検証してから本格導入を進める方法が推奨されます。セブン＆アイ・ホールディングスのように「Prediction One」などのノーコード型AIツールを活用したり、イトーヨーカドーのようにスモールスタート形式での導入により、リスクを最小限に抑えながら効果を確認することが可能です。

この手法により、導入コストを抑えながら社内での理解促進と運用ノウハウの蓄積ができます.

社内教育と現場の巻き込みが不可欠

AI導入の成功には、技術面だけでなく人的要素も重要な役割を果たします。現場スタッフがAIの価値を理解し、積極的に活用できる環境を整えることが必要です。協和精工の事例では、熟練工のノウハウをデジタル化することで若手育成にも活用しており、AI導入が人材育成の促進にもつながっています。

事前の社内教育により、AIに対する不安や抵抗感を解消し、導入後のスムーズな運用を実現できます。

データサイエンス・AI活用の投資対効果の測り方

AI導入の投資対効果を測定する際の重要な観点は以下の通りです。

初期投資と維持管理コストを正確に試算

AI導入のROI（投資対効果）を正しく評価するには、初期投資だけでなく維持管理コストも含めた総合的なコスト試算が必要です。システム開発費、ハードウェア費用、人件費に加えて、継続的なメンテナンス費用、データ管理費用、スタッフの教育費用なども考慮する必要があります。

オルビスの梱包最適化AIでは、年間2,000万円の削減効果が見込まれていますが、このような具体的な数値目標を設定することで、投資判断の根拠が明確になります。

効果測定指標を事前に設定

AI導入の成功を判断するための指標を事前に明確に設定することが不可欠です。協和精工の「計画立案時間50%短縮」、イトーヨーカドーの「発注業務30%短縮」のように、測定可能な具体的な指標を設定することで、導入効果を客観的に評価できます。

売上向上、コスト削減、作業時間短縮、エラー減少など、業界や目的に応じて適切な指標を選択し、導入前の現状値と導入後の実績値を比較することで、真のROIを把握できるでしょう。

事業全体への波及効果も考慮

AI導入の効果は、直接的な効果だけでなく事業全体への波及効果も含めて評価する必要があります。NTT東日本の農業物流効率化では、配送時間短縮による直接的なコスト削減に加えて、農産品の鮮度向上により付加価値が高まるという波及効果も生まれています。

LINE株式会社のコロナ調査事例では、1500万人規模の調査により社会的な価値を創出し、企業イメージの向上にもつながりました。

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