プロトタイプ開発（PoC）のAI活用事例

【成果】 本機能は、大阪市教育委員会との連携協定のもと、2024年9月より大阪市立小中学校の一部で先行利用が開始される予定です。対話型生成AIが教員のアシスタントとして機能することで、教員の業務負担を軽減しつつ、子どもたち一人ひとりに合った学習支援を実現することが期待されています。 今後は、動画教材の視聴情報や授業中のノート、画像など様々な種類のデータを統合し、それらの分析結果を対話型生成AIと組み合わせる計画です。実証研究を通じて効果的な事例を創出し、安全で安心な学校生活と個別最適な学びの提供に向けた取り組みが推進されています。

【成果】 直営塾や先行してモデル転換を行った「超個別指導塾まつがく」において、従来よりも少ない運営リソースで大きな成果を上げています。まつがくでは、国公立大学の合格実績が2020年度の6名から2024年度には42名へ、私立大学は12名から235名へと大幅に伸長しました。また、生徒数も同期間で18%増加するなど、定量的な成長を実現しています。 現場の生徒からは「やることを自分で決められる」「丁寧に学習の進捗管理をしてもらえる」といった肯定的な声が寄せられており、自立的な学習姿勢の定着という定性的な変化も確認されています。

【成果】 AIが乱気流の発生する特徴量を的確に捉えることが可能となり、日本上空の予測モデルにおいて86%という高い正答率を実現しました。従来の予測手法では乱気流の報告情報と予測位置が一致しないことがありましたが、新システムではこれらが正確に一致することが確認されています。 ANAは本システムを正式導入することで、運航における安全性と快適性の向上を実現し、お客様が安心して搭乗できる環境の強化に繋げています。

【成果】 実証実験を通じてAIの学習を繰り返した結果、通話動作の検知率は約85％まで向上しました。一方で、利用者が警告表示画面に気づく割合の向上が課題として浮き彫りになりました。この結果を踏まえ、警告画面と音声をリニューアルした上で、対象となるATMへの全国展開を順次進めることが決定しました。

【成果】 試験運用において自動車保険に係る照会を対象に検証した結果、高い精度が認められました。その後、対象商品を火災保険や傷害保険等にも拡大して検証を行ったところ、約8〜9割のケースで「AI Search Pro」の有用性が確認されました。 定量的な成果として、社員が1件あたりの回答作成に要する時間が約4割削減されるという大きな業務効率化を実現しています。この結果を受け、全営業部店および代理店ヘルプデスク等への本格導入が開始されました。今後は、コンタクトセンターにおける照会応答業務への転用や、グループ会社への横展開を通じて、さらなるシナジー創出を目指していくとしています。

【成果】 これまでのチャットボットは1日あたりの利用が100件未満にとどまっていましたが、新システムの搭載開始後3日間で1日450件へと大幅な利用増を記録しました。無人で24時間365日、旅行者の言語に合わせた対応が可能となり、利便性の向上に貢献しています。 また、本取り組みは複数のメディアで紹介され、他の観光局からも問い合わせが寄せられるなど、業界内で高い評価を獲得しています。

【成果】 実証実験の結果、客室乗務員の引き継ぎレポート作成時間を最大で3分の1に短縮することに成功しました。これにより、乗務員が旅客サービスに注力できる時間を新たに創出しています。また、AIがJAL仕様の標準的なレポートを生成することで、内容の修正発生率が低下し、管理者を含めたレポート業務全体の工数抑制にもつながりました。 今後は、対象となるレポートの種類を拡大し、全客室乗務員への展開を目指してプロジェクトを推進しています。

【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】 情報の一元化により、規制管理者への問い合わせ回数が大幅に減少し、現場の人的負荷を軽減することに成功しました。チャットアプリを通じたリアルタイムな映像確認が可能になったことで、これまで1日あたり約60分かかっていた現場状況の確認時間が、わずか3分程度へと劇的に短縮されています。 また、規制履歴の自動記録と一括出力により、毎月約100分を要していた集計・記録作業が不要となり、転記ミスの防止と情報の正確性向上という定性的な効果も得られました。今後は、センシング情報の追加による適用範囲の拡大を目指すとしています。

【成果】 生成AIを活用した「照会サポート」の導入により、当初50％だったAIの正答率はPoCを経て80〜90％まで大幅に向上しました。オペレーターが短時間で適切な案内を行えるようになったことで、管理者へのエスカレーション回数が減少し、管理者1名で6名のオペレーターを管理できる体制の実現が見込まれています。 また、応答記録の自動生成機能により、これまで9分かかっていた後処理時間が6分へと短縮され、コールセンター全体の生産性が大きく向上する成果を得ています。同社は今後、CRMシステムや音声認識技術との連携を進め、将来的にはボイスボットを活用した自動応答による次世代のコールセンター構築を目指すとしています。

【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。

【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】 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】 1カ月間の実証実験において、ボイスボットのみでの受付完結率が70%超を達成しました。正確な情報記録が可能になったことで、オペレーターによる折り返し対応が63%削減されています。 特に証券番号の聞き取り精度が高く評価されており、音声確認による修正作業も半減するなど、顧客体験の向上と現場の業務効率化を同時に実現する成果を上げています。

【成果】 2023年8月から10月にかけてデジタルイノベーション本部で実施された検証では、プログラマーが生成AIを用いてプログラミングの要約とコード生成を行いました。その結果、システム稼働を確認するまでに要する時間が、導入前と比較して最大約70%短縮されるという大きな成果が得られています。 今後は国内外のシステム開発支援へと展開し、レガシーシステム対応を含む社内全体の開発保守工数の30%削減を目指すとしています。また、研究サポート業務や技術アーカイブといった専門領域への応用を進めるとともに、将来的には業務特化型LLMを提供する外販サービスの展開も視野に入れています。