AI活用事例サーチ

AIモデル・構築手法のAI活用事例

AIモデル・構築手法の活用事例です。機械学習・深層学習・RAG・ファインチューニングなどの実装事例から、精度向上や運用最適化の進め方や費用感、運用ポイント、実績の見方が分かり、自社に合う導入候補を比較・検討できます。

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AIモデル・構築手法
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不動産売買の相談ハードルを生成AIで下げ、24時間自然な対話で顧客の疑問解決不動産売買の相談ハードルを生成AIで下げ、24時間自然な対話で顧客の疑問解決
不動産・建設
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実施時期: 2023年11月|2026.06.02 最終更新
不動産売買の相談ハードルを生成AIで下げ、24時間自然な対話で顧客の疑問解決
#生成AI
#チャットボット
#不動産
#顧客対応
#共同開発

【成果】 本サービスの導入により、顧客自身がサイト内から情報を探し出す手間が大幅に省かれ、求めている情報へスムーズにアクセスできる環境が整いました。個人情報を明かすことなく、24時間いつでも専属アシスタントのように疑問を解決できるため、顧客サービスの質が大きく向上しています。 今後は、顧客ごとの多様な疑問や相談内容により的確に応えられるよう、生成AIの精度向上と研究を継続し、2024年春を目途に正式版への移行を目指すとしています。


株式会社LIFULL
導入:野村不動産ソリューションズ株式会社
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タンパク質の構造変化予測を生成AIで解決し、作業時間を1日から2時間へ短縮タンパク質の構造変化予測を生成AIで解決し、作業時間を1日から2時間へ短縮
医療・ヘルスケア
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実施時期: 2023年01月|2026.06.02 最終更新
タンパク質の構造変化予測を生成AIで解決し、作業時間を1日から2時間へ短縮
#生成AI
#創薬
#タンパク質構造予測
#DeepTwin
#電子顕微鏡画像

【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。


富士通株式会社
導入:国立研究開発法人理化学研究所
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介護現場の人手不足をAIセンサーで解決し、見守り業務の負担を軽減介護現場の人手不足をAIセンサーで解決し、見守り業務の負担を軽減
介護・福祉
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実施時期: 2021年01月|2026.06.02 最終更新
介護現場の人手不足をAIセンサーで解決し、見守り業務の負担を軽減
#介護AI
#見守りシステム
#異常検知
#センサー活用
#業務効率化

【成果】 本システムは、インフィックのグループ法人である株式会社まごころ介護サービスの介護施設「まごころの家*馬渕」に先行導入されました。AIが個々人の行動パターンを学習することで、不必要または不十分なアラート発報が削減され、介護スタッフの業務負荷軽減に貢献しています。また、入居者の状態をデータとして可視化できるため、生活スタイルの中長期的な変化を把握しやすくなりました。 今後は、施設介護だけでなく在宅介護の領域への展開も見据えられています。


凸版印刷株式会社
導入:株式会社まごころ介護サービス
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人手不足の警備業務を異常検知AIで解決し、監視の負担軽減と迅速な対応を実現人手不足の警備業務を異常検知AIで解決し、監視の負担軽減と迅速な対応を実現
IT・通信
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実施時期: 2024年07月|2026.06.02 最終更新
人手不足の警備業務を異常検知AIで解決し、監視の負担軽減と迅速な対応を実現
#異常検知
#監視カメラ
#施設警備
#画像解析
#業務効率化

【成果】 従来の人手に頼る警備では、監視できる範囲や時間帯がリソースに依存していましたが、AIによる常時・広範囲の検知が可能になったことで、日常業務では発見が困難な異常も捉えられるようになりました。 現場の警備員は、AIが違和感を検知した映像を中心に確認して対応できるようになり、業務負担の大幅な軽減と迅速な初動対応を実現しています。さらに、過去に発生した異常検知映像へ素早くアクセスできるようになったため、報告資料の作成など付随する業務の効率化にもつながるという成果を生み出しています。


株式会社マクニカ
導入:東京建物株式会社
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属人化した品質管理の課題をAIで解決し、年間18.6万時間の労働時間を削減属人化した品質管理の課題をAIで解決し、年間18.6万時間の労働時間を削減
製造業
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実施時期: 2024年06月|2026.06.02 最終更新
属人化した品質管理の課題をAIで解決し、年間18.6万時間の労働時間を削減
#生成AI
#社内データ活用
#RAG
#業務効率化
#ハルシネーション対策
企業規模: 1,000人以上

【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。


パナソニック コネクト株式会社
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営業の属人的な提案準備をAIで効率化し、訪問準備と報告作業の時間を30%削減営業の属人的な提案準備をAIで効率化し、訪問準備と報告作業の時間を30%削減
金融・保険
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実施時期: 2024年10月|2026.06.02 最終更新
営業の属人的な提案準備をAIで効率化し、訪問準備と報告作業の時間を30%削減
#生成AI
#営業支援
#業務効率化
#データ活用
#金融業界
企業規模: 1,000人以上

【成果】 AIエージェントの導入により、営業担当者の訪問準備や報告作業にかかる時間を従来比で30%削減することに成功しました。報告業務の負担が軽減されたことで、顧客との対話やきめ細やかな対応に、より多くの時間を割けるようになっています。 今後は、営業部門だけでなく、本社や事務職員を含めた全職員への展開を視野に入れています。ヘルスケアや法務、教育といった専門領域に対しても、特化型の生成AIを順次開発していく予定であり、全社的な業務変革をさらに加速させていく方針です。


明治安田生命保険
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月間50万件の問い合わせ対応をAIで効率化し、対応時間を最大60%短縮へ月間50万件の問い合わせ対応をAIで効率化し、対応時間を最大60%短縮へ
金融・保険
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実施時期: 2024年06月|2026.06.02 最終更新
月間50万件の問い合わせ対応をAIで効率化し、対応時間を最大60%短縮へ
#生成AI
#RAG
#コンタクトセンター
#業務効率化
#カスタマーサポート

【成果】 2024年6月末より、コンタクトセンターのメール回答業務において生成AIの本番利用が開始されました。今後は年内を目処に、同様の生成AIをチャットでの問い合わせ対応にも展開し、業務用アプリケーションへのAPI組み込みを行う予定です。これらの取り組みにより、最終的にはオペレーターの問い合わせ対応にかかる時間が最大で60%程度短縮される見込みとなっており、顧客の利便性向上と業務の大幅な効率化が期待されています。


株式会社ELYZA
導入:三井住友カード株式会社
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学校教育の生成AIリスクを専用AIで解決し、個別最適な学習環境を構築学校教育の生成AIリスクを専用AIで解決し、個別最適な学習環境を構築
教育サービス
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実施時期: 2024年09月|2026.06.02 最終更新
学校教育の生成AIリスクを専用AIで解決し、個別最適な学習環境を構築
#生成AI
#教育DX
#個別最適な学び
#マルチモーダルAI
#教育データ活用

【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。


コニカミノルタジャパン株式会社
導入:大阪市教育委員会
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講師不足をAI教材で解決し、少人数運営で大学合格実績を大幅に向上講師不足をAI教材で解決し、少人数運営で大学合格実績を大幅に向上
教育サービス
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実施時期: 2024年06月|2026.06.02 最終更新
講師不足をAI教材で解決し、少人数運営で大学合格実績を大幅に向上
#AI教材
#個別最適化
#教育DX
#人材不足解消
#フランチャイズ展開

【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。


atama plus株式会社
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気象データと現場報告をAIで学習し、困難だった乱気流予測で正答率86%を実現気象データと現場報告をAIで学習し、困難だった乱気流予測で正答率86%を実現
運輸・物流
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実施時期: 2025年07月|2026.06.02 最終更新
気象データと現場報告をAIで学習し、困難だった乱気流予測で正答率86%を実現
#AI予測
#深層学習
#気象データ
#安全対策
#データ活用
企業規模: 1,000人以上

【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。


BlueWX株式会社
導入:全日本空輸株式会社
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航空業務のナレッジ検索課題を生成AIで解決し、間接部門の利用率100%を達成航空業務のナレッジ検索課題を生成AIで解決し、間接部門の利用率100%を達成
運輸・物流
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実施時期: 2024年01月|2026.06.02 最終更新
航空業務のナレッジ検索課題を生成AIで解決し、間接部門の利用率100%を達成
#生成AI
#RAG
#社内ナレッジ検索
#業務効率化
#API連携

【成果】 「JAL-AI」の導入により、2024年度には実質100%の間接部門社員が同ツールを利用するまでに普及し、社内業務の効率化に大きく貢献しています。 さらに、この基盤を応用して空港業務に特化した「空港JAL-AI」も新たにリリースされました。現在、チェックインカウンター等での危険物検索、イレギュラーアナウンス文章生成、ラウンジ入場条件検索などのアプリとして活用されています。 実証実験のアンケートでは、グランドスタッフの90%以上が「お客さまへの回答速度が向上した」「アナウンス文章の作成速度が向上した」と回答し、ラウンジスタッフの70%以上からも回答速度の向上が評価されるなど、現場のサービス品質向上に直結する成果を上げています。今後は、一つのインターフェースでさまざまな業務に使えるAIの実現を目指し、APIを介した業務システム連携や社内ポータル情報のクローリングなど、さらなる進化が予定されています。


アバナード株式会社
導入:日本航空株式会社
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属人化したメール対応を生成AIで効率化し、新人の早期戦力化を実現属人化したメール対応を生成AIで効率化し、新人の早期戦力化を実現
宿泊・観光
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実施時期: 2024年08月|2026.06.02 最終更新
属人化したメール対応を生成AIで効率化し、新人の早期戦力化を実現
#生成AI
#カスタマーサポート
#メール自動返信
#ナレッジ活用
#業務効率化

【成果】 ツールの導入により、膨大なテンプレートの検索が容易になったことで、2024年4月入社の新人が早期に業務デビューを果たしました。 新人がベテランを超える数の問い合わせメールに対応できるようになるなど、早期戦力化に大きく貢献しています。業務品質の担保とスピードの維持が実現されつつあり、今後は自動化によって創出された時間を活用し、顧客一人ひとりに寄り添った「人間味のある一言」を添えるなど、さらなる顧客満足度の向上を目指していくとしています。


カラクリ株式会社
導入:星野リゾート
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バラバラな帳票の転記作業をAIで自動化し、精度95%の情報抽出を実現バラバラな帳票の転記作業をAIで自動化し、精度95%の情報抽出を実現
金融・保険
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実施時期: 2024年04月|2026.06.02 最終更新
バラバラな帳票の転記作業をAIで自動化し、精度95%の情報抽出を実現
#生成AI
#業務効率化
#自動転記
#データ抽出
#AIエージェント

【成果】 生成AI機能を活用することで、固定資産台帳の転記作業において精度95%での自動化に成功しました。これにより、代理店担当者が手作業で行っていた確認・転記作業の負担が軽減され、大幅な業務効率化を実現しています。 損保ジャパンの担当者からは、早期からLLM開発や生成AIプロダクト実装の経験を積んできたAI insideの技術力が高く評価されており、今後は他業界や他業務への展開も視野に入れた取り組みが進められています。


AI inside 株式会社
導入:損害保険ジャパン株式会社
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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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専門用語の多い照会対応をAIで効率化し、回答時間を約4割削減専門用語の多い照会対応をAIで効率化し、回答時間を約4割削減
金融・保険
WarpBiz Pickup
実施時期: 2024年11月|2026.06.02 最終更新
専門用語の多い照会対応をAIで効率化し、回答時間を約4割削減
#生成AI
#LLM
#照会応答
#業務効率化
#カスタマーサポート
企業規模: 1,000人以上

【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。


株式会社PKSHA Technology
導入:東京海上日動火災保険株式会社
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