システムへのAI機能組込みのAI活用事例

【成果】 千葉県市川市にある三井倉庫サプライチェーンソリューションの拠点において実証実験が行われ、8つのバースで正式にサービスが導入されました。 ナンバープレートの自動認識により、これまで管理が難しかった荷物の積み降ろし時間の実績データが正確に取得できるようになりました。手入力によるミスや漏れが防げるだけでなく、予約情報がない車両についてもログとして実績データを取得することが可能です。 導入企業では、取得したデータを分析することで、ドライバーの待機時間削減や庫内作業の準備、人員配置の最適化など、業務プロセスの効率化が進められています。また、マニュアルでの管理工数が削減されることで、年間約300万円程度のコスト削減が見込まれています。

【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】 現場とベンダーが二人三脚でAIを育て上げた結果、見逃し率0％、過検出率8％という極めて高い判定精度を達成し、検査工程での本稼働を実現しました。定量的な成果として、これまで二交代勤務で計4名が携わっていた検査体制を2名へと削減し、大幅な省人化に成功しています。 定性的な面でも、面倒なプログラム設定が不要なため、現場の従業員が簡単な操作のみで違和感なく業務に組み込める環境が整いました。 今後は、他の部品への磁気探傷検査の自動化展開や、教師なし学習・転移学習といった新たなAI学習手法の活用も視野に入れており、継続的な業務改善に向けた取り組みが進められています。

【成果】 AIシステムの導入により、これまで手作業で行っていた計画立案にかかる業務時間を約70%削減することに成功しました。 また、季節要因などによる急激な需要変動に対しても、生産・輸送・在庫計画を柔軟かつ迅速に修正できるようになり、計画自体の質が大きく向上しています。長年の課題であった業務の属人化が解消されたことで、特定の熟練者に偏っていた業務負荷が軽減され、現場の働き方改革にも直結する成果を上げています。

【成果】 生成AIによる画像判定を導入したことで、24時間リアルタイムでの道路監視の自動化に成功しました。これにより、常時監視が不要となり、監視員の労力を約80%削減するという大きな成果を上げています。また、照明メーカーの強みである「カメラと照明の一体型デバイス」により、これまで困難だった暗所での鮮明な画像取得が可能となり、生成AIによる高精度な検知を実現しました。 実証実験に参加したエンドユーザーからも「自動で冠水を知らせてくれるため、監視業務の負荷が大幅に軽減された」と高く評価されています。今後は、火災や交通事故などへの検知対象の拡大や、通知方法の拡充が計画されています。

【成果】 「製造規格の確認支援AI」により、1回あたり約5分かかっていた規格検索が約1分に短縮され、最大80%の作業時間削減を実現しました。新人作業員でも適切な情報にアクセスできるようになり、作業手順書作成の精度向上も期待されています。 また、「製造仕様書のレビューAI」では、仕様書レビュー1件あたりの平均作業時間が約30時間から約18時間へと短縮され、約40%の工数削減が確認されました。 現場だけでなく経営層からも高い関心が寄せられており、今後は業務プロセスの標準化を進めながら、さらなる生成AIの活用拡大を目指しています。

【成果】 東京大学マーケットデザインセンター（UTMD）との共同研究により、新機能の性能評価を実施しました。定量的な成果として、本機能を使用して職務経歴書を更新したユーザーは、使用しなかったユーザーと比較して平均で40%〜46%多くのスカウトを受け取ることが統計的に確認されています。また、有識者による定性的な文面評価においても、構成のわかりやすさや問題解決能力のアピールといった項目で高いスコアを獲得しました。 AIの活用が文章の質を客観的に向上させ、結果として企業と求職者の質の高いマッチング機会の創出に大きく貢献していることが実証されています。

【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。

【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】 2024年1月の運用開始以降、エンジンやトランスミッションなどパワートレーン関連の開発に携わる約800人のエンジニアに向けてシステムが解放され、月間に数百回利用されるなど現場への定着が進んでいます。 実際に活用しているエンジニアからは、排出ガス測定機器の仕様や環境規制に関する質問に対して正確かつ詳細な回答が得られ、これまで適切な文書を探し出して膨大な文章を読み解くのに要していた時間が大幅に短縮されたと高く評価されています。 今後は技術図面などの視覚的な情報の取り込みや、顧客の不満を分析して次世代車両の改善に繋げる「消費者の声エージェント」の開発など、さらなる機能拡張が構想されています。

【成果】 AIによるレポート作成機能を導入した結果、これまで1件あたり20分かかっていたレポート作成業務が、わずか5分にまで短縮されました。30分の栄養指導と合わせても、1回の指導にかかるトータルの業務時間が50分から35分へと大幅に削減されています。 この業務効率化により、管理栄養士の実質的な時給は40%以上向上し、時給2,000円を超える見込みとなりました。手作業による負担が軽減されたことで、管理栄養士はより多くの時間を患者への対応や質の高い栄養指導に充てることが可能になっています。同社は今後も最新技術を取り入れ、従業員のワークライフバランス向上とサービスの品質向上を両立させていく方針です。

【成果】 2023年8月より全従業員約2,500人を対象に運用を開始し、日常業務の効率化を推進しています。社内定着に向けた取り組みとして実施した活用研修には、約3割の従業員が参加するなど高い関心を集めました。 さらに、業務改善につながるプロンプトのアイデアを社内から募集する「全社プロンプトアイデアソン」を開催し、各部門における推進リーダーの育成を図っています。今後は、連携する社内データを拡充することでマニュアル検索の煩雑さを解消するほか、お客様からの問い合わせ対応への活用も視野に入れ、体験価値の向上を目指していく方針です。

【成果】 複数の医師の協力を得て行われた実証検証では、「退院サマリ」の作成に要する時間を平均で42%、最大で60%短縮できることが確認されました。検証に参加した医師からは、生成された文案の妥当性やシステムの使いやすさについて高い評価が寄せられています。年間約2万件の退院サマリを作成する規模の病院に導入した場合、年間で約2,700時間もの作業時間削減が見込まれており、医療従事者が本来の診療業務に専念できる環境づくりに大きく貢献することが期待されています。

【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】 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。