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
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顧客の金融商品ニーズをAIでスコア化し、営業活動の効率化を実現顧客の金融商品ニーズをAIでスコア化し、営業活動の効率化を実現
金融・保険
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実施時期: 2024年12月|2026.06.02 最終更新
顧客の金融商品ニーズをAIでスコア化し、営業活動の効率化を実現
#需要予測
#営業効率化
#データ活用
#スコアリング
#金融DX

【成果】 「Data Ignition」の導入により、地域金融機関はニーズの高い顧客を的確に抽出し、優先的にアプローチすることが可能になります。これにより、手当たり次第の営業活動から脱却し、効率的かつ顧客満足度の高い提案活動が実現します。 株式会社静岡銀行では、本ツールの活用を通じてグループ一体での高付加価値営業を実践していく方針です。また、りそなグループは今後も連結子会社であるFinBASE株式会社を通じて、地域金融機関へ様々な機能やサービスの展開を加速させていくとしています。


株式会社りそなホールディングス
導入:株式会社静岡銀行
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融資稟議書の作成を生成AIで自動化し、作業時間を95%削減融資稟議書の作成を生成AIで自動化し、作業時間を95%削減
金融・保険
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実施時期: 2024年04月|2026.06.02 最終更新
融資稟議書の作成を生成AIで自動化し、作業時間を95%削減
#生成AI
#業務効率化
#書類作成自動化
#Azure OpenAI
#金融DX

【成果】 2024年4月から一部の店舗で本番利用を開始し、これまで行員が手作業で行っていた融資稟議書の作成にかかる作業時間を95%削減するという劇的な成果を上げています。 今後は全店での運用開始に向けて、アプリケーションの精度向上やサブシステムからのデータ連携をさらに進めていく予定です。また、融資業務以外のさまざまな銀行業務にも生成AIの適用を拡大し、商品・サービスの向上や継続的な業務効率化を目指しています。


日本アイ・ビー・エム株式会社
導入:株式会社宮崎銀行
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規格外野菜の廃棄をAIの収穫予測で解決し、畑の食品ロスゼロを達成規格外野菜の廃棄をAIの収穫予測で解決し、畑の食品ロスゼロを達成
農業・林業・漁業
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実施時期: 2024年07月|2026.06.02 最終更新
規格外野菜の廃棄をAIの収穫予測で解決し、畑の食品ロスゼロを達成
#食品ロス削減
#規格外野菜
#収穫予測
#需要予測
#サステナブル農業
企業規模: 1,000人以内

【成果】 AIによる予測とマッチングの仕組みにより、これまで廃棄されていた規格外野菜がすべて有効活用できるようになり、「TAKAMIYA AGRIBUSINESS PARK」における畑の食品ロスゼロを達成しました。 規格外のミニトマトやイチゴは、地域のレストランやカフェに提供され、フレンチの食材やスイーツとして新たな付加価値を生み出しています。飲食店からは「酸味と甘みのバランスが絶妙」「美味しくてストーリーのある食材」と高く評価されており、SNSでも反響を呼んでいます。生産者側にとっても、規格外野菜に価値が見出されることでモチベーションの向上につながっています。


株式会社Kukulcan
導入:株式会社タカミヤ
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配送業界の人手不足を自動配送ロボットで解決し、対象エリアと店舗を拡大配送業界の人手不足を自動配送ロボットで解決し、対象エリアと店舗を拡大
運輸・物流
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実施時期: 2025年02月|2026.06.02 最終更新
配送業界の人手不足を自動配送ロボットで解決し、対象エリアと店舗を拡大
#自動配送ロボット
#無人配送
#物流DX
#自動運転
#配送管理システム

【成果】 新たなロボットの導入とシステムの改良により、「楽天無人配送」のサービス提供範囲が大幅に拡充されました。対象店舗には従来のカフェやスーパーマーケットに加え、新たにケーキ店やコンビニエンスストアが参画し、取り扱い商品数は4,500品以上に増加しています。 また、配送対象地域も晴海全域から月島や勝どきの一部へと広がり、ユーザーが指定できるお届け場所は90カ所を超える規模へと成長しました。今後はAvrideのロボットを順次10台まで増強する予定であり、物流の革新を通じた地域社会の利便性向上が期待されています。


楽天グループ株式会社
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冠水検知の目視監視を生成AIで自動化し、監視労力を80%削減冠水検知の目視監視を生成AIで自動化し、監視労力を80%削減
製造業
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実施時期: 2025年03月|2026.06.02 最終更新
冠水検知の目視監視を生成AIで自動化し、監視労力を80%削減
#生成AI
#画像認識
#遠隔監視
#Amazon Bedrock
#Claude

【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。


Amazon Web Services Japan 合同会社
導入:岩崎電気株式会社
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職務経歴書の作成負担をAIで解決し、スカウト受信数を40%増加職務経歴書の作成負担をAIで解決し、スカウト受信数を40%増加
人材サービス
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実施時期: 2023年07月|2026.06.02 最終更新
職務経歴書の作成負担をAIで解決し、スカウト受信数を40%増加
#生成AI
#文章生成
#マッチング
#業務効率化
#データ活用

【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。


株式会社ビズリーチ
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職人の経験に頼る香味開発をAIで高度化し、試作設計の迅速化を実現職人の経験に頼る香味開発をAIで高度化し、試作設計の迅速化を実現
製造業
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実施時期: 2025年12月|2026.06.02 最終更新
職人の経験に頼る香味開発をAIで高度化し、試作設計の迅速化を実現
#AI導入
#製造業
#商品開発
#データ分析
#独自AI開発

【成果】 本システムの導入により、醸造家は理想の香味実現に重要な成分を即時に把握できるようになり、試作設計や工程条件の検討が大幅に迅速化される見込みです。開発された「FJWLA」は、2026年3月以降に発売されるビール類から順次導入される予定です。 今後はビール類にとどまらず、RTDやワイン、清涼飲料などへ適用領域を拡張していく方針です。さらに、一連の解析技術とデータ基盤を「嗜好プラットフォーム」として位置づけ、市場での購買データなども統合することで、R&Dから商品開発、市場投入後の改善までを一気通貫で支援する体制の構築を目指しています。


キリンホールディングス株式会社
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広大な現場の資機材管理をAIとドローンで自動化し、作業時間を75%削減広大な現場の資機材管理をAIとドローンで自動化し、作業時間を75%削減
不動産・建設
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実施時期: 2023年07月|2026.06.02 最終更新
広大な現場の資機材管理をAIとドローンで自動化し、作業時間を75%削減
#建設DX
#資機材管理
#ドローン活用
#画像認識AI
#業務効率化

【成果】 本システムの導入により、ドローンの空撮動画からAIが資機材を検出し、現場3Dモデル上に見える化することが可能になりました。現在、人と同程度の大きさの資機材であれば概ね検出できており、対応可能な資機材は25種類に上ります。 現場での実証検証の結果、従来の目視による巡回作業と比較して、資機材管理にかかる作業時間を約75%(1回あたり約2時間から30分へ)削減するという大きな成果を達成しました。また、敷地内の資機材の配置が可視化されたことで、活用されていない資機材を早期に発見して返却できるようになり、無駄なレンタルコストの削減にもつながっています。 今後は、手で持ち運べる小型資機材の検出率向上や、他の現場への横展開、さらには既存の現場管理システムとの連携による一層の業務効率化が見込まれています。


鹿島建設株式会社
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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
IT・通信
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実施時期: 2023年04月|2026.06.02 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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不動産査定の問い合わせ負担をAIで解決し、手軽な資産管理を実現不動産査定の問い合わせ負担をAIで解決し、手軽な資産管理を実現
不動産・建設
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実施時期: 2024年10月|2026.06.02 最終更新
不動産査定の問い合わせ負担をAIで解決し、手軽な資産管理を実現
#生成AI
#ChatGPT
#不動産テック
#資産管理
#顧客体験向上

【成果】 「レジクマAI査定」の導入により、顧客は不動産会社に問い合わせることなく、自身のペースで手軽に住まいの資産価値を把握できるようになりました。 周辺市況や類似物件の売買事例といった詳細なデータが提供されることで、AIが算出した査定価格に対する高い納得感の醸成が期待されています。また、ChatGPTを活用した対話機能により、顧客が主体的に情報を収集する手間が省け、よりスムーズな住まいの買い替え検討を支援する体制が整いました。今後は、提供するコンテンツや機能の拡充、対象となるエリアやマンションの拡大を検討していくとしています。


三菱地所株式会社
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医師の重い文書作成負担をAIで解決し、退院サマリ作成時間を最大60%短縮医師の重い文書作成負担をAIで解決し、退院サマリ作成時間を最大60%短縮
医療・ヘルスケア
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実施時期: 2025年07月|2026.06.02 最終更新
医師の重い文書作成負担をAIで解決し、退院サマリ作成時間を最大60%短縮
#生成AI
#医療DX
#業務効率化
#LLM
#電子カルテ

【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。


富士フイルム株式会社
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専門用語の多い読影レポートをAIで構造化し、複雑な文章も80%の精度でデータ化専門用語の多い読影レポートをAIで構造化し、複雑な文章も80%の精度でデータ化
製造業
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実施時期: 2025年03月|2026.06.02 最終更新
専門用語の多い読影レポートをAIで構造化し、複雑な文章も80%の精度でデータ化
#自然言語処理
#テキスト構造化
#医療AI
#データセット構築
#RAG

【成果】 開発した「読影レポート構造化AI」を評価した結果、所見文の約7割を占める比較的単純な文章において90%以上の精度で自動的に構造化できることが確認されました。また、より複雑な主訴に関する所見文においても、約80%という高い精度での構造化を実現しています。 今後はこの技術を活用し、過去の類似所見検索や統計情報の可視化、検索拡張生成AI(RAG)を用いた放射線科医向けのアシスタントAIの開発などを進める予定です。将来的には、データベースと医用画像内の所見位置を紐づけることで、さまざまな疾患に特化した画像診断支援機能(CAD)の正解データを自動で大量生成し、全身の異常疾患を網羅的に見つけるAI技術の開発加速が期待されています。


富士フイルム株式会社
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専門的な品質トラブルデータをAIで可視化し、情報収集を30秒に短縮専門的な品質トラブルデータをAIで可視化し、情報収集を30秒に短縮
製造業
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実施時期: 2025年06月|2026.06.02 最終更新
専門的な品質トラブルデータをAIで可視化し、情報収集を30秒に短縮
#生成AI
#品質管理
#ナレッジ共有
#データ可視化
#製造業DX
企業規模: 1,000人以上

【成果】 本アプリケーションの導入により、社員の経験や専門用語の知識レベルに依存することなく、直感的な操作で目的のデータに到達できるようになりました。情報検索から要約の生成までが約30秒で完了するため、情報収集にかかる時間が大幅に短縮され、業務効率化に貢献しています。 2025年6月の運用開始時には、設計・製造・品質保証部門を中心とした国内5,000名以上の社員に提供されました。今後は営業や物流など、製品のライフサイクルに関わる幅広い分野の社員へと利用対象を拡大する予定です。さらに、海外拠点への展開や、回答精度の向上、検索性の拡充なども計画されており、全社的な品質マネジメントの強化と顧客対応の迅速化が期待されています。


日本精工株式会社
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農業の経験則依存をAIとドローンで解決し、収量最大30%増を目指す農業の経験則依存をAIとドローンで解決し、収量最大30%増を目指す
農業・林業・漁業
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実施時期: 2019年04月|2026.06.02 最終更新
農業の経験則依存をAIとドローンで解決し、収量最大30%増を目指す
#スマート農業
#ドローン
#画像解析
#病害虫予測
#生育診断

【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。


株式会社NTTデータ
導入:株式会社アグリ鶴谷
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膨大な過去の取引データをAIに学習させ、マンションの査定価格を高精度に即時算出膨大な過去の取引データをAIに学習させ、マンションの査定価格を高精度に即時算出
不動産・建設
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実施時期: 2019年12月|2026.06.02 最終更新
膨大な過去の取引データをAIに学習させ、マンションの査定価格を高精度に即時算出
#不動産査定
#価格予測
#機械学習
#データ活用
#アルゴリズム刷新
企業規模: 1,000人以上

【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。


株式会社エクサウィザーズ
導入:三井不動産リアルティ株式会社
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