経営・企画のAI活用事例

【成果】 本プロジェクトは現在開発段階であり、2022年内をめどに順次商用サービスとして提供される予定です。 開発されるサービスを通じて、製薬企業や医療機関は臨床における疾患・治療実態を正確に把握できるようになります。これにより、革新的な医薬品の研究開発テーマの検討促進や、患者一人ひとりに合わせた個別化医療の提供、さらには疾患の早期発見・診断支援などへの貢献が期待されています。

【成果】 開発された「トークラボKIBIT」は、2025年10月より日本生命の「ニッセイみらいのカタチ 認知症保障保険（認知症サポートプラス）」の付帯サービスとして提供が開始される予定です。ニッセイ情報テクノロジーが提供する「暮らしの脳トレ」と連動する形で社会実装が進められています。 専門家からは、本ツールが信頼性とユーザビリティをバランスよく備えており、利用者による自発的なセルフチェックの習慣化を促す製品として高く評価されています。また、ファーストユーザーとなる日本生命からも、手軽なセルフチェックを日々の習慣とすることで、顧客の生活習慣の改善や健康寿命延伸をより一層サポートできると期待が寄せられています。

【成果】 コンテストには想定を大きく上回る425件の応募が集まり、月間約295人日分（約141,000分）に相当する業務時間の削減効果を創出しました。事後アンケートでは9割以上の社員が「次回も参加したい」と回答しており、生成AIに対する心理的なハードルを大きく下げることに成功しています。 また、この取り組みを通じて、社内に眠るAIに関心を持つ人材を多数発掘することができました。現在はグループ横断の新たなAIプロジェクトチームを立ち上げており、今後は事務作業の効率化に留まらず、商品開発や顧客体験の改善といった事業の根幹に関わる価値創出へとAI活用を引き上げていく展望を描いています。

【成果】 生成AIによる画像判定を導入したことで、24時間リアルタイムでの道路監視の自動化に成功しました。これにより、常時監視が不要となり、監視員の労力を約80%削減するという大きな成果を上げています。また、照明メーカーの強みである「カメラと照明の一体型デバイス」により、これまで困難だった暗所での鮮明な画像取得が可能となり、生成AIによる高精度な検知を実現しました。 実証実験に参加したエンドユーザーからも「自動で冠水を知らせてくれるため、監視業務の負荷が大幅に軽減された」と高く評価されています。今後は、火災や交通事故などへの検知対象の拡大や、通知方法の拡充が計画されています。

【成果】 東京大学マーケットデザインセンター（UTMD）との共同研究により、新機能の性能評価を実施しました。定量的な成果として、本機能を使用して職務経歴書を更新したユーザーは、使用しなかったユーザーと比較して平均で40%〜46%多くのスカウトを受け取ることが統計的に確認されています。また、有識者による定性的な文面評価においても、構成のわかりやすさや問題解決能力のアピールといった項目で高いスコアを獲得しました。 AIの活用が文章の質を客観的に向上させ、結果として企業と求職者の質の高いマッチング機会の創出に大きく貢献していることが実証されています。

【成果】 本システムの導入により、醸造家は理想の香味実現に重要な成分を即時に把握できるようになり、試作設計や工程条件の検討が大幅に迅速化される見込みです。開発された「FJWLA」は、2026年3月以降に発売されるビール類から順次導入される予定です。 今後はビール類にとどまらず、RTDやワイン、清涼飲料などへ適用領域を拡張していく方針です。さらに、一連の解析技術とデータ基盤を「嗜好プラットフォーム」として位置づけ、市場での購買データなども統合することで、R&Dから商品開発、市場投入後の改善までを一気通貫で支援する体制の構築を目指しています。

【成果】 全社員の7割以上が業務で生成AIを活用するようになり、プログラミング作業が1日がかりから2〜3時間に短縮されたり、自由記述アンケートの集計が効率化されたりといった具体的な成果が上がっています。 また、社内での知見を活かし、法人顧客向けに生成AIサービスの提供を開始。社内で効果が確認されたプロンプトのテンプレート化や、専用回線とセットにした安全な環境を提供しています。 さらに、電話の音声データをテキスト化し要約する機能など、既存の通信サービスへの生成AIの組み込みも進めています。今後は、既存システムへの組み込みにおけるROIの見極めや、AIに任せられる業務の範囲を明確にしながら、あらゆる法人向けサービスに生成AIを溶け込ませていく展望を描いています。

【成果】 分析の結果、一般的なコンビニとは異なり「デスクで食べても散らからない直まきおにぎりが人気」といった独自の傾向や、時間帯・顧客グループごとの細かなニーズを発見することができました。 これらの分析結果は、実際の店舗での発注業務に反映されています。現場の担当者が自らデータを見て、考えて、実践するサイクルを回せるようになり、中堅・中小企業における限られた人員でも効率的かつ精度の高いサービス向上が可能となりました。 今後は、商品の組み合わせ傾向を把握するバスケット分析など、さらに高度なデータ活用やマーケティング施策への展開を計画しています。

【成果】 2023年11月から12月にかけて実施された試験運用（PoC）を経て、生成AIを活用したアプローチの有効性が実証されました。従来は熟練技術者の経験を手引書にするために3年、そこからモデルを作成するために1年かかっていましたが、生成AIの導入により技術文書を文章としてモデル化できるようになり、モデル化期間が3年から1年へと大幅に短縮されています。 これにより、ドキュメントのモデリング時間を67％短縮することに成功しました。さらに、開発業務では30％、企画・管理業務では50％の工数削減効果が得られています。Hondaの担当者は、膨大な開発情報を安全に活用するプラットフォームが、顧客への価値提供に貢献していると高く評価しており、将来の本番開発活動に向けたさらなる協力を期待しています。

【成果】 約20名の参加者が、データを用いた課題解決の手法や精度改善のプロセスを実践的に学びました。すぐに実業務へ適用できる完璧なモデルが完成したわけではないものの、参加者全員が「もっと学習を続けたい」と答えるほど、データ活用に対する強い学習意欲が芽生えるという大きな成果を得ています。 この成功の裏には、NECの講師による伴走支援がありました。答えをすべて教えるのではなく、ヒントを示して好奇心を刺激したり、チームごとの進捗レポートを基にプログラムを微修正したりするきめ細やかなサポートが、参加者のモチベーション維持に貢献しました。経営層からも高く評価されており、今後は第一期メンバーの学びを深めるとともに、グループ内の多様な人材が集い、データ分析を通じて新たなビジネスを生み出す場として、取り組みを継続・拡大していく展望を描いています。

【成果】 本プロジェクトは現在実証実験の段階にあり、具体的な定量成果については今後の検証を待つ形となります。しかし、すでにインプット情報をもとに所定のフォーマットでアウトプットを生成するという、技術的な実現性は確認されています。 今後は、生成AIの活用と七十七銀行がこれまで培ってきたデータ分析のノウハウを融合させることで、定例業務やデータに基づく仮説検証のプロセスを飛躍的に迅速化していく方針です。 最終的には、職員がより付加価値の高い業務に注力できる環境を整えることが期待されています。これにより、挑戦的な企業文化の醸成や従業員エンゲージメントの向上を実現し、同行のさらなるDX推進へと繋げていく構えです。

【成果】 画像生成AIの活用により、生成されるデザイン案の数は従来の100倍に増加しました。これにより、デザイナーはAIが生成した幅広いアイデアをベースに、より洗練されたデザインを制作するなど、クオリティを高めるコア業務に集中できるようになっています。 アンケート分析においては、担当者の主観やバイアスを排除した信頼性の高いデータが得られるようになり、外部発注を必要とせずに社内システムで迅速な分析が可能となりました。結果として、アンケート分析業務において約80％の効率化を実現しています。 今後は、この生成AI環境を全社や海外のグループ会社にも展開し、さらなる業務効率化とグローバルでの開発力強化を目指していく方針です。