生産性向上のAI活用事例

【成果】 KDDIのデジタルマーケティングおよび広告業務において本システムのβ版テストを実施した結果、平面構成やフォント・画像選定などのデザイン考案にかかる業務工数を50％削減することに成功しました。画像生成プロンプトの入力後にブランドが定義する付加価値を選択するだけで自動的に生成画像に反映されるため、ブランド管理に詳しくない担当者でも原則に沿ったクリエイティブ制作が可能となっています。 さらに、過去の広告配信実績データを基にしたKPI予測モデルにより、担当者の業務習熟度にかかわらず均質的で精度の高い判断が可能となり、データに基づく業務の平準化を実現しました。今後はKDDIグループの自社業務への導入を進めるとともに、将来的な法人顧客へのサービス提供も視野に入れた検討が進められています。

【成果】 生成AIの活用により、従来であれば膨大なリソースを必要としたプロジェクトをわずか1ヶ月で完遂し、制作にかかる時間とコストを約90%削減することに成功しました。単なるコストカットにとどまらず、削減できた時間をアイデアの創出やクリエイティブのブラッシュアップに再投資することで、よりアジャイルでダイナミックな制作フローを実現しています。

【成果】 導入後、広告予算を変えることなく、月間20件前後だったアポイント数が60件弱へと約3倍に増加しました。営業時間外のタイムラグが解消されたことで、アポイント獲得の最大化に成功しています。 日程調整の面では、無駄な確認作業が減少し、顧客自身による再調整が可能になったことで、リスケジュールにかかる手間が大幅に削減され、リスケ率の低下にもつながりました。さらに、Slack連携によるAIからの情報提供により、インサイドセールスの架電効率が向上し、フィールドセールスの商談準備コストも削減されています。 副次的な効果として、日程調整URLごとにグルーピングできるようになったため、どの施策から獲得したリードかが明確になり、ROIの算出や各施策の効果測定が容易になるという成果も得られています。

【成果】 AI需要予測モデルの導入により、商品横持ち指示の作成にかかる工数を1日あたり約75％削減することに成功しました。予測精度の向上によって緊急の臨時便が減少し、それに伴う入出荷作業の工数も約30％削減されています。 さらに、期限管理品を補充倉庫で適切に保管できるようになったことで、センター内での不要な商品移動が減り、フォークリフト作業の工数も約15％削減されました。 定性的な成果として、商品の追加や倉庫の拡張といった環境変化にも柔軟に対応できる体制が整い、担当者変更時の引き継ぎ負担も大幅に軽減されています。

【成果】 2024年4月の稼働開始から2カ月後の時点で、複数の熟練担当者が1人・1日あたり約3時間要していた発注業務時間を約1時間半に短縮し、約50％の削減効果を確認しました。 欠品や在庫回転率についても導入前の水準を維持しつつ、熟練担当者と同水準での発注計算が可能となっています。今後は、需要予測の導入拠点を増やしてさらなる業務効率化を進めるとともに、入荷や需要の予測データをサプライチェーン全体に連携させることで、トラックの積載効率向上や物流2024年問題の解決、食品ロスの削減にも取り組んでいく予定です。

【成果】 AIによる需要予測を活用することで、必要な量の食材を適切なタイミングで仕入れることが可能となり、過剰な仕入れや品切れを防ぐ適正な在庫管理が実現しつつあります。これにより、食材が過剰に滞留することなく、より新鮮な状態で商品を提供できる体制が整い、品質の向上に寄与しています。 また、店舗における発注業務の代替や、物流センターでの保管スペースの縮小など、サプライチェーン全体の無駄を削減することで、店舗運営の大幅な効率化が期待されています。今後は実証実験を通じて効果を検証しながら、段階的に対象業態や品目を拡大していく展望を描いています。

【成果】 導入後、AIによる自動発注システムの提案は95％という高い採用率で現場に定着しています。発注業務の省人化が実現しただけでなく、欠品の改善や在庫の低減といった具体的な効果が確認されました。 今後は、店舗の保管スペースにおける在庫の過不足低減や食品ロス削減、納品遅延や緊急配送などのムダの排除が期待されています。

【成果】 AIエージェントの導入により、データの有効活用が進み、提案品質の向上や業務効率の飛躍的な改善が見込まれています。 営業現場で必要な顧客情報に瞬時にアクセスできる体制が整備され、これまで以上に迅速かつ付加価値の高い顧客体験の提供が可能になると期待されています。 今後は、行内でのAIエージェントの活用範囲を段階的に拡大し、FSC上で実行する業務領域の拡充を進めることで、現場の営業力強化と顧客満足度のさらなる向上を目指す方針です。

【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】 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】 AIによる商談先の提案は高い精度を実現し、現場の営業担当者からの信頼を獲得しました。その結果、AI行き先案内が提案した商談件数は、2020年上期から2021年上期の1年間で約3倍となる7万4300件に増加しています。 この取り組みは全体の商談件数の底上げにも大きく貢献し、2021年第1四半期には商談件数が8.4％増加するという定量的な成果を達成しました。また、複合機の稼働データとLED照明の受注に関連性があることなど、人間の分析では気づきにくい隠れた知見が次々と発見されています。現在では、このデータ分析のノウハウを人材開発部でも活用し、社員のパフォーマンス測定など新たな領域への展開も進められています。

【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】 導入後、新入社員やキャリア入行者がわずか数週間で顧客対応の基礎力を習得するなど、短期間での即戦力化に成功しています。また、実在の顧客応対事例を教材化することで、研修の効果が契約率や提案数といった実際の営業成果に直結するようになりました。さらに、AIによる客観的なフィードバックと反復練習の仕組みにより、現場に自己学習の習慣が自然と根付いています。 運用面においても、AIの自動生成機能により研修準備にかかるコストを70〜90％以上削減し、外部講師への依頼も不要となりました。利用回数が増えるほど1回あたりの教育コストが下がり、投資対効果（ROI）の劇的な向上を実現しています。