プロトタイプ開発（PoC）のAI活用事例

【成果】 株式会社ジャルカード特約店の特定商品について、AIバーチャル顧客同士の会話から導き出されたターゲットに対してダイレクトメールを送付しました。 その結果、従来のターゲット設定による施策と比較して、購買率が3.0％向上するという明確な効果が確認されました。 今後は、さらなる実証実験を繰り返し、マーケティング領域における生成AI活用の可能性を検証していく予定です。異業種事業者との提携における商品・サービス利用促進の本格展開に向けたビジネス検討も視野に入れています。

【成果】 高輪の店舗を実証実験の拠点として、新しい技術やサービスを顧客に体感してもらう環境が整いました。ロボットによる業務代替が進んだことで、従業員は空いた時間を活用し、より丁寧な接客や顧客ニーズに合わせた商品提案など、付加価値の高い業務に集中できるようになっています。 これにより、従業員の働きがい向上にもつながる変化が生まれています。今後は、この店舗での実証結果をもとにサービスの仕組みをさらにブラッシュアップし、将来的には全国の店舗へ展開していく展望を描いています。

【成果】 実証実験の段階から、AIの予報を参考にして防除を行った若手農家が15％の収量増を達成したり、ベテラン農家でも4％の収量増を実現するなど、確かな効果を発揮しています。 JA豊橋では、フェロモントラップ関連の作業時間を大幅に削減し、浮いた時間を農家への訪問指導に充てられると期待を寄せています。共通のデータに基づく指導が可能になったことで、若手指導員のスキルを補い、組織全体の営農指導力の維持・向上につながる基盤が整いつつあります。

【成果】 本サービスの導入により、顧客は「いつでも」「どこでも」プロの営業担当に近い水準の回答をWeb上で得られる環境が整いました。 AIとの対話を通じて顧客の潜在的なニーズを深く捉え、パーソナライズされた情報提供が可能になっています。東急リバブルは今後、この対話型チャットサービスを通じて顧客体験価値をさらに向上させるとともに、サイト内でのコミュニケーション強化による離脱率の改善と、回遊促進によるコンバージョンの増加を見込んでいます。

【成果】 実証実験の結果、従来は病院全体で数日を要していた診療報酬の作成業務を、数分程度に短縮できる見通しが立ちました。 具体的には、生成AIによる原案作成に数十秒、その後の担当者による確認作業を含めてもわずかな時間で完了します。また、この仕組みが実用化されれば、制度改定に伴うシステム改修コストの大幅な削減にもつながります。本研究は厚生労働省の補助を受けており、成果が認められれば、全国の医療機関における会計処理を合理化する新たな基盤として活用されることが期待されています。

【成果】 AIエージェントの導入により、故障の原因特定から対策実行までの時間が大幅に短縮されました。実証実験の段階で回答精度は90％以上、回答時間も10秒以内という高いパフォーマンスを発揮しています。さらに、故障時だけでなく、不調を事前に予知して対策を行う運用も動き始めています。 定性的な成果として、AIの提案を通じて熟練技術者の知見が現場に伝承され、若手技術者のスキル向上に寄与しています。現場では、AIが熟練者の知識を学び、そのAIの提案から技術者が学び、さらにAIが賢くなっていくという「AIと人間の教え合い」のサイクルが生まれており、機械と人が共に成長する新しいモノづくりの環境が実現しています。

【成果】 新システムの導入により、配車担当者の練度にかかわらず、高品質な配車計画を短時間で作成できる体制が整いました。AIと最適化モデルの処理能力に、担当者の知見を組み合わせることで、取引先の満足度を維持しながら業務効率化を実現しています。 今後は配車担当者全員が本システムを利用することで、配車計画の作成時間を従来比で25％削減することを目指しています。

【成果】 高性能タイヤの設計において、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。ゴムの混合プロセスでは、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ています。また、スタッドレスタイヤの設計では、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得ることができました。さらに、データと対峙することで新たな気付きが得られ、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するという副次的効果も生まれています。

【成果】 開発されたAI創薬技術により、従来の手順に比べて10倍以上高速に、大量の電子顕微鏡画像からタンパク質の形態と構造変化の推定が可能になりました。実際にタンパク質合成に関わる特定のタンパク質を本技術に適用したところ、構造変化の予測にかかる時間を従来の1日から2時間へと大幅に短縮することに成功しています。 これにより、細菌やウイルスなどの標的タンパク質に結合する薬剤の設計過程が革新され、製薬企業の創薬プロセスの迅速化・効率化に大きく貢献することが期待されています。今後は、この生成AI技術をコア技術の一つとして活用し、標的タンパク質と抗体の複合体解析や分子の大域的な構造変化を高精度かつ高速に予測する次世代IT創薬技術の実現を目指していく方針です。

【成果】 本プロジェクトは2025年5月から2026年1月末にかけて実施される予定であり、現時点では実証段階です。 今後は、全国10校での実践事例やデータをもとに、導入支援のあり方や授業モデルの確立を目指しています。教科書という共通の学習基盤に基づいた生成AI活用モデルを構築することで、全国規模での英語教育の質的向上に貢献していく展望が示されています。

【成果】 東北大学病院における一部診療科の医師10名の協力による実証では、紹介状や退院サマリなどに記載する要約文章を新規作成する場合と比較して、作成時間を平均47%削減することに成功しました。また、生成された文章の表現や正確性についても高い評価を獲得しています。 これにより、膨大な電子カルテの記録から必要な情報を収集する作業が大幅に軽減され、生成された要約文章を参考にしながら各文書を効率的に作成できる可能性が確認されました。

【成果】 実際の設備の保守作業を想定し、作業中の不明点に対する対処法を提示するユースケースにおいて検証が行われました。 従来技術では、曖昧な質問に対して正しい作業手順が得られる成功率が30.0%にとどまっていましたが、本技術を適用した結果、具体的な質問をした場合とほぼ同等の73.3%まで大幅に向上しました。 また、従来は1回のやり取りで無理に回答を出そうとしていたのに対し、本技術では平均2.3回のやり取りを行い、問い返しを通じて質問を具体化できていることが確認されています。 今後は東芝グループ内の保守作業現場で実証実験を開始し、将来的には社外へのサービス提供も目指していくとしています。

【成果】 導入から1年間で、全社員合計で18.6万時間の労働時間削減を達成しました。1回あたりの利用で平均約20分の業務短縮につながっており、検索エンジン代わりの単純な用途から、戦略策定や商品企画といった高度な活用へと社員のAIスキルも向上しています。 また、懸念されていた情報漏洩や著作権侵害などの問題も一切発生していません。品質管理領域に特化したAI機能についても、社員から5点満点中3.5点という高い評価を獲得しています。今後は、自社データを構造的に整備する「パナソニック コネクトコーパス」の構築を進め、人事や社内ITサポートなどより幅広い業務領域への展開を目指すとしています。

【成果】 検証フェーズの実施により、従来は目視や手作業で精査していたリリースノートからの非互換情報抽出作業において、所要時間を約65%削減するという大きな成果を達成しました。膨大なドキュメントの確認にかかる時間と労力を大幅に軽減し、効率的なシステム移行の道筋をつけています。 今後は、この品質評価結果をもとに、大規模金融システムの知見を活かしてグループ内のさまざまなシステム開発プロジェクトへ適用範囲を広げ、さらなる生産性向上と安定稼働の両立を目指していく方針です。

【成果】 実証実験を通じて経過記録業務の自動化における有効性が確認できたため、一部の保険金お支払センターにて本システムの先行導入が開始されました。 記録業務の大幅な効率化により創出された時間を活用し、顧客対応のさらなる充実と事故対応の品質向上が期待されています。今後は導入の効果やリスクを検証しながら段階的に適用範囲を拡大し、2024年内には全国の保険金お支払センターでの利用開始を目指しています。 また、より損害保険業界に特化したLLM（大規模言語モデル）の導入も検討していく予定です。