その他システム連携のAI活用事例

【成果】 AIを活用した新たなコミュニケーション施策は、確かな成果を生み出しています。主力商品である「ドモホルンリンクル」の保湿液を対象とした施策では、顧客ごとの使用状況を購買データからAIで分析し、使い切る目安の時期（約60日）に合わせて関連キャンペーンを案内する「AIレコメンドメール」を実施しました。 顧客にとって最適なタイミングでDMを送信した結果、顧客自身が自発的に商品を購入する行動が促進され、従来のメール施策と比較してDM経由の購買率が約20%向上するという定量的な成果が得られています。また、この仕組みは既存の業務フローに大きな負担をかけることなく運用できており、現場の負荷を抑えつつ顧客エンゲージメントを高めることに成功しています。 同社は今後、将来的な自動化運用も視野に入れながら、さらなる改善を進めていく方針です。

【成果】 国内400の全店舗でシステムの稼働を開始した結果、自動発注率が全体で従来比115％、日配品においては従来比160％へと大幅に向上しました。これにより、店舗での発注作業時間を1週間で約600時間削減するという定量的な成果を上げています。 また、AIによる在庫制御（売り減らし機能）が機能したことで、従来以上に円滑な売り場づくり（MDサイクル）が実現し、店舗在庫量の圧縮・適正化と商品回転率の向上にも寄与しています。 現場からは、予測精度の向上と運用負荷の軽減が高く評価されており、今後は物流在庫センターへの販売予測データ提示による配送遅延防止や、業界課題である返品・廃棄・滞留在庫の削減にも取り組んでいく展望が示されています。

【成果】 dotDataを活用した「価値観に基づくターゲティング」は、ローソンが構築するBIツールに組み込まれ、販売促進や商品開発、メーカーとの連携に活用されています。 大手菓子メーカーとの取り組みでは、AIが分析した会員の価値観と商品の購買関係から、デザイナーが複数のレシート・クーポンのデザインを作成しました。予測スコアに基づいて各会員に最適化されたデザインのクーポンを配信した結果、ターゲティング精度の向上で4倍、デザインの最適化で3倍となり、トータルで商品購入率が約12倍に向上するという大きな成果を上げています。 今後は、スマホアプリとの連携によるカスタマージャーニーの設計や、Cookieレス時代に向けた新しいデータマネジメントモデルとしての活用も視野に入れています。

【成果】 AIによる商談先の提案は高い精度を実現し、現場の営業担当者からの信頼を獲得しました。その結果、AI行き先案内が提案した商談件数は、2020年上期から2021年上期の1年間で約3倍となる7万4300件に増加しています。 この取り組みは全体の商談件数の底上げにも大きく貢献し、2021年第1四半期には商談件数が8.4％増加するという定量的な成果を達成しました。また、複合機の稼働データとLED照明の受注に関連性があることなど、人間の分析では気づきにくい隠れた知見が次々と発見されています。現在では、このデータ分析のノウハウを人材開発部でも活用し、社員のパフォーマンス測定など新たな領域への展開も進められています。

【成果】 東北大学病院における一部診療科の医師10名の協力による実証では、紹介状や退院サマリなどに記載する要約文章を新規作成する場合と比較して、作成時間を平均47%削減することに成功しました。また、生成された文章の表現や正確性についても高い評価を獲得しています。 これにより、膨大な電子カルテの記録から必要な情報を収集する作業が大幅に軽減され、生成された要約文章を参考にしながら各文書を効率的に作成できる可能性が確認されました。

【成果】 「問診生成AI」の導入により、診察時の症状ヒアリングに要する時間を最大25％軽減し、より深い対話や治療方針の検討に時間を充てることが期待されています。「看護音声入力生成AI」については、従来の手入力との比較検証を実施した結果、記録に要する時間が約40％短縮されました。また、約8割の記録で「AIを用いた方が優れている」との評価を得ています。これにより、看護カンファレンス（1日1病棟17分）や電話サポート（1日1人2分）の記録時間を約40％削減する目標を掲げています。 今後は、対話型疾患説明生成AIの他科展開や、書類作成・サマリー作成支援AIの導入など、さらなる機能拡張を予定しています。

【成果】 実証実験を通じて経過記録業務の自動化における有効性が確認できたため、一部の保険金お支払センターにて本システムの先行導入が開始されました。 記録業務の大幅な効率化により創出された時間を活用し、顧客対応のさらなる充実と事故対応の品質向上が期待されています。今後は導入の効果やリスクを検証しながら段階的に適用範囲を拡大し、2024年内には全国の保険金お支払センターでの利用開始を目指しています。 また、より損害保険業界に特化したLLM（大規模言語モデル）の導入も検討していく予定です。

【成果】 導入の結果、大量の帳票を一度に処理しても高い精度で読み込むことができ、特に納税通知書に関してはほとんど間違いが見受けられないレベルに達しました。 入力プロセスが不要になり、読み込んだデータを一つの画面上でチェックするだけで済むようになったため、紙と画面を見比べる負担が大きく軽減されています。 所在地コードの自動出力機能も実装できたことで、理論上は年間約400時間の業務時間削減が見込まれています。 現場の担当者からは、限られた時間内での処理業務がスムーズに進むことへの期待が寄せられており、今後は連続スキャナーの導入など、さらなる業務効率化に向けた取り組みも視野に入れています。

【成果】 ニトリグループでは、最適な配送ルートを高速で作成できるようになったことで、商品配送におけるドライバーの労働時間短縮を実現しています。 さらに、効率的な配送ルートの運用によってCO2排出量が削減され、地球温暖化や大気汚染といった環境負荷の軽減にも貢献している点が高く評価されています。

【成果】 システムの運用開始により、訪問担当者は過去の対応履歴やオーナーの嗜好、現在の状況などを訪問前に瞬時に把握できるようになりました。これにより、顧客一人ひとりに寄り添った最適な提案や対応を迅速に行うことが可能となっています。 また、事前の情報収集や準備にかかる手間が大幅に削減され、担当者の業務効率化にもつながっています。同社は今後もDXを推進し、顧客に最適なサービスを提供し続ける仕組みづくりに取り組んでいくとしています。