その他利用環境のAI活用事例

【成果】 現場の社員が主体となって生成AIとデータを活用する体制が整い、業務課題の解決に向けた具体的な検討が大きく前進しました。この取り組みは、日本マイクロソフトからも最先端のAI活用事例として高く評価され、「Microsoft Ignite Japan」で紹介されるに至っています。 今後は、絞り込まれたビジネスプランの事業化に向けた支援や、外販AIサービス開発への協力など、さらなるビジネスの創出が期待されています。

【成果】 次世代営業端末の導入により、対面・非対面を問わず、顧客一人ひとりに最適化されたコンサルティングセールスが可能になりました。 オンライン面談機能により、遠方の家族が同席する契約手続きなど、多様なライフスタイルに合わせた柔軟な対応が実現しています。また、パーソナライズされた動画提案書の活用により、顧客は自身の空き時間に自分のペースで保険プランを検討できるようになりました。 AIによるプラン設計とわかりやすい画面表示の組み合わせにより、営業担当者の提案業務が高度化され、よりスムーズで説得力のある顧客コミュニケーションが期待されています。

【成果】 開発されたAI創薬技術により、従来の手順に比べて10倍以上高速に、大量の電子顕微鏡画像からタンパク質の形態と構造変化の推定が可能になりました。実際にタンパク質合成に関わる特定のタンパク質を本技術に適用したところ、構造変化の予測にかかる時間を従来の1日から2時間へと大幅に短縮することに成功しています。 これにより、細菌やウイルスなどの標的タンパク質に結合する薬剤の設計過程が革新され、製薬企業の創薬プロセスの迅速化・効率化に大きく貢献することが期待されています。今後は、この生成AI技術をコア技術の一つとして活用し、標的タンパク質と抗体の複合体解析や分子の大域的な構造変化を高精度かつ高速に予測する次世代IT創薬技術の実現を目指していく方針です。

【成果】 検証フェーズの実施により、従来は目視や手作業で精査していたリリースノートからの非互換情報抽出作業において、所要時間を約65%削減するという大きな成果を達成しました。膨大なドキュメントの確認にかかる時間と労力を大幅に軽減し、効率的なシステム移行の道筋をつけています。 今後は、この品質評価結果をもとに、大規模金融システムの知見を活かしてグループ内のさまざまなシステム開発プロジェクトへ適用範囲を広げ、さらなる生産性向上と安定稼働の両立を目指していく方針です。

【成果】 本システムの導入により、ドローンの空撮動画からAIが資機材を検出し、現場3Dモデル上に見える化することが可能になりました。現在、人と同程度の大きさの資機材であれば概ね検出できており、対応可能な資機材は25種類に上ります。 現場での実証検証の結果、従来の目視による巡回作業と比較して、資機材管理にかかる作業時間を約75％（1回あたり約2時間から30分へ）削減するという大きな成果を達成しました。また、敷地内の資機材の配置が可視化されたことで、活用されていない資機材を早期に発見して返却できるようになり、無駄なレンタルコストの削減にもつながっています。 今後は、手で持ち運べる小型資機材の検出率向上や、他の現場への横展開、さらには既存の現場管理システムとの連携による一層の業務効率化が見込まれています。

【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】 性能検証試験において、AIは約83％の病変を正しく検出することに成功しました。視認しやすい隆起型の病変では約95％、視認しにくい表面型の病変でも約78％という高い検出率を記録し、経験豊富な内視鏡医と同等の診断性能を持つことが確認されています。 さらに、経験の浅い医師がこのAIシステムを使用した場合、表面型病変の検出率が6%向上するという定量的成果も得られました。AIのサポートにより、医師の経験に依存しない安定した病変発見が可能となり、誤検出も少ないため、検査時間を延長することなく診断精度の向上が期待されています。本システムは、日本および欧州で医療機器として正式に承認されました。

【成果】 ローカル5GとAI画像解析、そして見回りロボットを組み合わせた監視体制により、大きな業務効率化の成果が確認されています。最大64台のカメラ映像を同時に閲覧できる環境が整い、熟練スタッフが遠隔からでも牛の健康状態を正確に把握できるようになりました。また、見回りロボットの遠隔操作も遅延なくスムーズに行え、現場へ駆けつける手間が大幅に削減されています。 定量的な試算では、見回り業務の軽減により年間約2,400万円、異常の早期発見による死亡牛や緊急出荷の回避で年間約1,200万円、合計で年間約3,600万円のコスト削減効果が見込まれています。今後はAIの検知精度をさらに向上させ、起立困難牛の検知率100%を目指すとともに、他の大規模農場への横展開も視野に入れた取り組みが進められています。

【成果】 兵庫医科大学病院および虎の門病院にて、国内初となるAI視覚支援下での手術が無事に実施されました。現場のエキスパート医師からは、解析精度が高く映像のタイムラグも感じられない点が高く評価されています。 また、AIが剥離層を正確に認識して提示することで、手術がスムーズに進行するだけでなく、若手医師が手技を習得する際の教育ツールとしても非常に有用であるとの声が寄せられました。今後は、神経や膵臓のAI解析機能や3D出力機能の追加など、さらなるナビゲーション機能の進化が期待されています。