AI活用事例検索

【成果】 2019年からの試験的な運用を経て、明らかに不具合の予兆を示す有効な特徴量の抽出に成功しました。例えば、ボーイング787のエアコンシステム部品における不具合の予兆検知では新たな特徴量を発見し、この取り組みは航空技術協会の表彰審査会委員長特別賞を受賞するなどの高い評価を得ています。 また、従来の整備士の知見では「システム稼働中に兆候が現れる」と考えられていた事象に対し、AIの分析によって「システム停止中に特定の傾向を示す特徴量が存在する」という新たな事実が判明するなど、人間の経験則を補完する定性的な成果も生まれています。 現在では部品整備部門との共同分析も進んでおり、より多くの担当者がデータ分析に取り組む体制が構築されつつあります。

【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「投資相談AIアバター」は、2024年1月に開催された「楽天証券 新春講演会2024」にて来場者に初披露され、新たなAI体験として提供されました。NVIDIA ACEを活用した会話型相互コミュニケーションが可能なAIアバターサービスの個人向け開発は、日本初の取り組みとなります。 今後は顧客への正式提供を目指しており、投資に関する疑問をアバターを通じて直感的に解決できる環境の構築が進められています。

【成果】 本プロジェクトは現在開発段階であり、2022年内をめどに順次商用サービスとして提供される予定です。 開発されるサービスを通じて、製薬企業や医療機関は臨床における疾患・治療実態を正確に把握できるようになります。これにより、革新的な医薬品の研究開発テーマの検討促進や、患者一人ひとりに合わせた個別化医療の提供、さらには疾患の早期発見・診断支援などへの貢献が期待されています。

【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。

【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】 開発された「トークラボKIBIT」は、2025年10月より日本生命の「ニッセイみらいのカタチ 認知症保障保険（認知症サポートプラス）」の付帯サービスとして提供が開始される予定です。ニッセイ情報テクノロジーが提供する「暮らしの脳トレ」と連動する形で社会実装が進められています。 専門家からは、本ツールが信頼性とユーザビリティをバランスよく備えており、利用者による自発的なセルフチェックの習慣化を促す製品として高く評価されています。また、ファーストユーザーとなる日本生命からも、手軽なセルフチェックを日々の習慣とすることで、顧客の生活習慣の改善や健康寿命延伸をより一層サポートできると期待が寄せられています。

【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。

【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】 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。

【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】 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。

【成果】 「問診生成AI」の導入により、診察時の症状ヒアリングに要する時間を最大25％軽減し、より深い対話や治療方針の検討に時間を充てることが期待されています。「看護音声入力生成AI」については、従来の手入力との比較検証を実施した結果、記録に要する時間が約40％短縮されました。また、約8割の記録で「AIを用いた方が優れている」との評価を得ています。これにより、看護カンファレンス（1日1病棟17分）や電話サポート（1日1人2分）の記録時間を約40％削減する目標を掲げています。 今後は、対話型疾患説明生成AIの他科展開や、書類作成・サマリー作成支援AIの導入など、さらなる機能拡張を予定しています。

【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。