AIシステム開発のAI活用事例・導入事例

【成果】 AIによる予測モデルの導入により、月間の客数予測精度は95%以上という高水準を維持しています。全305店舗における客数修正率はわずか0.5%にとどまり、店舗での客数予測や入力作業が大幅に効率化されました。 これにより、自動発注の精度向上やレジシフトの最適化が実現し、客数予測および入力作業にかかる工数を年間で約1,100時間削減する効果を生み出しています。現場の管理職の負担が軽減されたことで、今後は他のシステムとの連携をさらに深め、店舗オペレーションの効率化や販促施策への活用など、さらなるデジタル変革を推進していく展望です。

【成果】 システムの導入により、医療現場における大幅な業務効率化とケアの質向上が期待されています。看護カンファレンスにおける実証検証では、記録に要する時間が従来比で約40％短縮されました。さらに、作成された記録の約8割が「従来の手入力による記録よりも優れている」と評価され、学会でもその成果が発表されています。 現在、カンファレンスで1日あたり1病棟17分、電話サポートで看護師一人あたり2分かかっていた記録時間をそれぞれ約40％削減することを目指して実運用が進められています。また、問診生成AIの活用により、診察時の症状ヒアリングにかかる時間を最大25％軽減する目標も掲げられています。これにより創出された時間を、より深い対話や治療方針の検討、患者ケアの充実に充てることが可能となりました。

【成果】 24時間365日の自動受付が可能となり、夜間や土日など営業時間外の申し込みに対応できるようになったことで、顧客の利便性が大きく向上しました。導入初年度でありながら、控除証明書の再発行件数の25%を「MOBI VOICE」で対応することに成功しています。 受電したうちの65%で再発行手続きを完了でき、そのうちの約6割は人の手を介さずに処理を終えています。当日受け付けた依頼をその日のうちに発行できるスピード感を実現し、繁忙期におけるオペレーターの心理的・物理的な負担軽減に大きく貢献しています。今後は住所変更やあふれ呼の一次対応など、活用シーンの拡大を見据えています。

【成果】 新たなAIアルゴリズムの導入により、査定精度の飛躍的な向上が実現しました。実証実験において、機械学習による推定成約価格と実際の成約価格との誤差率の中央値（MER）は、首都圏1都4県で4.89%、全国エリアでも5.34%という極めて高水準な精度を達成しています。また、対応エリアも拡大し、全国18都道府県にわたる約30,000棟のマンションを対象とした推定成約価格の算出が可能となりました。これにより、顧客に対してより正確で透明性の高い情報提供が実現しています。

【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】 本サービスの導入により、顧客は時間や場所を問わず、プロの営業担当に近い水準の回答を24時間いつでも得られる環境が整いました。顧客の潜在的なニーズを対話を通じて深く捉えることで、顧客体験価値の大幅な向上が期待されています。また、サイト内でのコミュニケーションが強化されたことで、離脱率の改善やサイト内回遊の促進、さらにはコンバージョンの増加といった定量的な成果も見込まれています。同社は今後も、AIとの会話を通じて一人ひとりに最適な提案ができるホームページ作りを推進していくとしています。

【成果】 実験店舗での事前検証において、当初計画していた発注作業時間の削減目標を達成し、精度の高い発注が行えることが実証されました。この結果を受け、全304店舗の生鮮部門への本格導入が決定しています。 現場では、3週間先まで算出された各商品の発注数量が画面に表示され、スタッフは異常値を確認するだけで済むようになり、作業負荷が大幅に軽減されました。AIによる高精度な予測は、商品の欠品を防ぎ販売機会を創出すると同時に、廃棄ロスの削減にも貢献しています。さらに、難易度の高い発注業務が自動化されたことで、経験の浅い新入社員でも精度の高い発注が可能となり、早期戦力化という定性的な成果も生み出しています。

【成果】 本プロジェクトは実証実験の段階であり、収量最大30％増と品質向上を目標に掲げて検証を進めています。 収集されたデータは株式会社NTTデータが提供する営農支援プラットフォーム「あい作」に蓄積され、離れた場所にいる農業従事者と営農指導員がタイムリーに情報共有や相談を行える環境の構築が期待されています。今後は対象品種や作物を拡大し、日本全国や海外への展開も視野に入れた取り組みが計画されています。

【成果】 AIが発注推奨値を自動算出することで、発注業務にかかる時間を1店舗あたり1週間で約6時間削減することに成功しました。これにより、発注担当者の業務負担が大幅に軽減されています。 また、適切な商品陳列量の維持による販売機会の最大化や、過剰発注の抑制による廃棄ロスの適正化（フードロス対策）といった効果も期待されています。今後は導入店舗での売上や収益への効果を検証し、さらなる展開店舗の拡大を目指すとしています。

【成果】 プロジェクト開始から約1年という短期間で新サイトのローンチに成功し、IT未経験のメンバーによる内製運用が実現しました。AIを活用したレコメンド機能は非常に高い効果を発揮しており、サイト全体の売上に占めるレコメンド経由の割合は平均40％、最高で48％を記録しています。サイトオープンから2年後には、レコメンドによる売上が3.2倍へと大きく伸長しました。 また、マーケティング施策の自動化により、会員登録後のフォローやメルマガ配信にかかっていた手作業の時間が削減され、大幅な業務効率化を達成しています。その結果、メールマガジンの会員数は約4倍に増加し、メルマガ経由の売上も約4倍に拡大しました。 さらに、システムの運用を通じて現場メンバーの意識にも変化が生まれています。「この作業を自動化して効率化したい」といった自発的なアイデアがチーム内で活発に議論されるようになり、データに基づいた新しい施策が次々と生み出されるデータドリブンな組織文化が定着しつつあります。

【成果】 退院時看護サマリの作成時間が平均12分20秒から7分5秒へと42.5%短縮され、作成時の心理的負担度も27.2%減少しました。特に入院日数が6日以上の患者に関するサマリ作成においては、作成時間が46.6%減、心理的負担が29.7%減と大きな効果が確認されています。現場からは「急なサマリ作成にも慌てず対応できるようになり、患者のベッドサイドに行く時間が増えた」という声が上がっています。また、医師の退院時サマリ作成業務も最大3分の1に短縮されるなど、多職種での業務効率化とケアの質向上が実現しています。

【成果】 本サービスの導入により、顧客自身が膨大なサイト内から情報を探す手間を省き、求めている情報をダイレクトに届けることが可能になりました。顧客からの質問や相談に対して、営業担当者に質問をして回答を得るようなスムーズな対話体験を実現しています。 今後は、顧客ごとの疑問や相談内容により的確に応えられるよう、生成AIの精度向上や研究を継続し、2024年春を目途にベータ版から正式版への切り替えを目指すとしています。

【成果】 本サービスの導入により、建設中小企業は報告書などのドキュメント作成の自動化や、コンテンツ作成をはじめとするマーケティング業務の効率化が期待できます。定常業務にかかる時間を大幅に削減することで、現場のスタッフが本来の建設業務に集中できる環境が整います。また、最新の生成AIを業務プロセスに組み込むことで、DX推進における競合優位性の確立にもつながります。 同社は今後、Googleが提供する「Bard」などの新たな生成AIについても検証を進め、さらなるサービスの拡充と顧客の生産性向上を目指していく方針です。

【成果】 建設分野の専門的な質問に対しても、自社のノウハウに基づいた正確な回答を迅速に得られるようになりました。回答の生成に用いた文書が明示されるため、情報の裏付け確認が容易になり、的確な業務判断とさらなる業務効率化につながっています。今後は手書き文書のデータ化や外部データベースとの連携、さらには画像や動画生成への拡張も視野に入れ、独自の生成AI環境を深化させていく方針です。

【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。