AI活用事例サーチ

新サービス・製品開発のAI活用事例

新サービス・製品開発の活用事例です。AIプロダクト開発・新機能設計・サービス立上げ・顧客価値検証などの実装事例から、市場投入までの時間短縮の進め方や費用感、運用ポイント、実績の見方が分かり、導入候補を比較・検討できます。

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新サービス・製品開発
全社的なAI活用への不安を研修で解消し、社員の7割が業務効率化を実感全社的なAI活用への不安を研修で解消し、社員の7割が業務効率化を実感
事例:IT・通信
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年04月|2026.05.19 最終更新
全社的なAI活用への不安を研修で解消し、社員の7割が業務効率化を実感
#生成AI
#ChatGPT
#プロンプトエンジニアリング
#社内DX
#業務効率化
企業規模: 1,000人以上

【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。


KDDI株式会社
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タイヤ設計の試行錯誤をAIで効率化し、製品性能と安定性を大幅向上タイヤ設計の試行錯誤をAIで効率化し、製品性能と安定性を大幅向上
事例:製造業
★ WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年03月|2026.05.19 最終更新
タイヤ設計の試行錯誤をAIで効率化し、製品性能と安定性を大幅向上
#製造業
#データ分析
#特徴量自動抽出
#品質改善
#生産性向上

【成果】 高性能タイヤの設計では、AIの抽出結果に基づく試行錯誤を繰り返すことで、段階的に性能と安定性が向上しました。また、データと対峙する過程で新たな気付き(副次的効果)が得られ、タイヤの設計プロセスを革新するためのデータ活用が一気に加速しています。 ゴムの混合プロセスにおいては、物性値を狙い通りに推移させるための因子の特定に成功しました。AIの活用を通じて、材料開発メンバーも納得する混合プロセスの本質につながる知見が得られています。スタッドレスタイヤの設計でも、タイヤを試作する前に決定できる設計因子に基づいた、見通しの良い関係式を導き出すことができました。 今後は、データが存在しない領域を補完するための新たなデータ取得を進めるとともに、現実データと仮想データを利用して複雑な関係性を明らかにし、データ分析の専門家以外でも気付きを得られる環境の構築を目指しています。

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