IT・通信のAI活用事例

【成果】 開発したシステムのβ版をKDDIのデジタルマーケティングおよび広告業務に試験導入した結果、デザイン考案やラフ作成などの関連業務にかかる工数を50％削減することに成功しました。ブランド管理に詳しくない担当者でも原則に沿ったクリエイティブ制作が可能となり、業務の平準化と品質管理の両立を実現しています。 さらに、過去の広告配信実績データに基づくKPI予測モデルにより、生成された数十種のクリエイティブ案から良質なものを自動で選別できるようになりました。 これにより、担当者の経験やスキルに依存しない、データドリブンで均質的な評価体制が整い、広告効果の高いクリエイティブ制作の効率化を達成しています。

【成果】 KDDIのデジタルマーケティングおよび広告業務において本システムのβ版テストを実施した結果、平面構成やフォント・画像選定などのデザイン考案にかかる業務工数を50％削減することに成功しました。画像生成プロンプトの入力後にブランドが定義する付加価値を選択するだけで自動的に生成画像に反映されるため、ブランド管理に詳しくない担当者でも原則に沿ったクリエイティブ制作が可能となっています。 さらに、過去の広告配信実績データを基にしたKPI予測モデルにより、担当者の業務習熟度にかかわらず均質的で精度の高い判断が可能となり、データに基づく業務の平準化を実現しました。今後はKDDIグループの自社業務への導入を進めるとともに、将来的な法人顧客へのサービス提供も視野に入れた検討が進められています。

【成果】 生成AIの活用により、従来であれば膨大なリソースを必要としたプロジェクトをわずか1ヶ月で完遂し、制作にかかる時間とコストを約90%削減することに成功しました。単なるコストカットにとどまらず、削減できた時間をアイデアの創出やクリエイティブのブラッシュアップに再投資することで、よりアジャイルでダイナミックな制作フローを実現しています。

【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】 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】 従来の人手に頼る警備では、監視できる範囲や時間帯がリソースに依存していましたが、AIによる常時・広範囲の検知が可能になったことで、日常業務では発見が困難な異常も捉えられるようになりました。 現場の警備員は、AIが違和感を検知した映像を中心に確認して対応できるようになり、業務負担の大幅な軽減と迅速な初動対応を実現しています。さらに、過去に発生した異常検知映像へ素早くアクセスできるようになったため、報告資料の作成など付随する業務の効率化にもつながるという成果を生み出しています。

【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】 全社的な取り組みの結果、2025年7月14日時点で、個人向けサービスを中心に51件の生成AIを活用した機能が導入されました。また、社内業務においても、業務効率化を目的としたプロジェクトが35件以上進行するなど、具体的な動きが活発化しています。生成AIの活用を「義務化」し、働き方の前提を変えることで、従業員がより創造的な業務に集中できる環境の実現に向けた確かな手応えを得ています。

【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】 生成AIの導入により、履歴書の受領から内定を出すまでの時間を最大75%短縮できる見込みが立っています。1週間以内に適切な求職者へ内定を提示できる体制が整うことで、優秀な人材を確実に獲得し、より前向きで挑戦的な職場環境の創出が期待されています。 今後は、人間のアナリストによる評価とAIソリューションの精度を比較するベンチマークテストを計画しており、さらなる採用プロセスの合理化と質の向上を目指しています。

【成果】 PoCの結果、外部ネットワークから切り離されたクローズドネットワーク環境でありながら、AIによるハラスメント判定において95％以上という極めて高い精度を達成しました。これにより、クラウドベースの大規模言語モデル（LLM）に依存することなく、オンプレミスパッケージ内に軽量な言語モデルを安全にデプロイできる可能性が実証されています。 現在、同社はソリューションの実稼働環境への導入に向け、引き続きIBMと連携しながらアプリケーションの開発とモデルの精度向上を推進しています。