機械学習のAI活用事例・導入事例

【成果】 AI行き先案内によるAI商談の提案件数は、2020年上期から2021年上期の1年間で約3倍の7万4300件に増加しました。AI商談の効果により全体の商談件数の底上げにもつながり、2021年第1四半期には商談件数が8.4％増加するという成果を達成しています。 AIが高い精度で提案を行うことで、営業担当者がAIを信頼するようになり、日々の営業ツールにAIの提案が自然に融合したことが成功の要因となっています。今後は、dotDataの特徴量から社員のパフォーマンスを測定するなど、人材開発分野への活用も推進していく展望です。

【成果】 実践的な演習を通じて、総務・人事部門による「人員変動予測」や、建物管理分野における「空調の設定温度と室温の相関分析」など、実際の業務への適用が見込める具体的な成果が生まれ始めています。 参加した社員からは「最初は難しいと身構えていたが、やってみると意外にできた」「少しでも成果が出ると楽しいので継続したい」といった前向きな声が多く寄せられており、現場のデータ活用に対する意識変容が確認されています。経営陣からも「途中で形骸化させず継続してほしい」と強力な後押しを受けており、全社的なデータ利活用文化の定着に向けて確かな手応えを得ています。今後は参加チーム数をさらに拡大し、将来的にはグループ会社全体への展開も視野に入れています。

【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。