品質・安全性向上のAI活用事例

【成果】 専任スタッフ退職後も人員補充を行うことなく、25名の既存スタッフが「ユビー生成AI」を活用して業務を継続できる体制を構築しました。 診断書1件あたりの作成時間を約40分から約20分へと50%削減し、月間で約130時間の業務時間削減に成功しています。また、AIが経験や知識の差を埋めることで、経験の浅いスタッフでもベテランと同等の質の高い診断書を作成できるようになり、業務の標準化とチーム全体のスキルアップを実現しました。

【成果】 実証実験の段階ではありますが、AI収穫ロボットの導入により、収穫にかかる労働時間を約60%削減できる見込みです。また、人の手を触れずに収穫することで、いちごの鮮度が従来よりも約4日長く保たれるという定性的な効果も確認されています。 小分けの栽培棚を採用したことでスペースに合わせた設置が容易になり、将来的には空港や社員食堂、ショッピングモールなど、多様な場所での都市型農業の展開が期待されています。

【成果】 チャットツールを通じた直感的な情報アクセスの実現により、日々の点検作業時間を40%削減することに成功しました。異常発生時においても、現場のデータや復旧手順を迅速に呼び出せるようになり、初期対応のスピードが大幅に向上しています。 また、暗く狭いトンネル内で大型施工機械が稼働する危険な現場において、遠隔からリアルタイムで状況を把握できるようになったことは、作業員の安全確保にも大きく貢献しています。今後は研究開発拠点「N-フィールド」でのテストを経て、ダムや道路、ビルなど多様な建設現場への横展開を目指しています。

【成果】 2023年秋に開催された世界体操競技選手権大会において、男女全10種目へのJSSの適用が開始されました。これにより、同一基準による正確で公平な判定支援が実現しています。今後は、加盟国において選手の能力や技の習熟度を評価するトレーニングプログラムの一環として利用されるほか、生成されたデータに基づく専門的な解説や映像が視聴者にも提供される予定です。 さらに富士通は、本プロジェクトで培った高精細な画像分析技術とAI技術を融合したデータ解析プラットフォーム「Human Motion Analytics」として、ヘルスケアや製造、流通など幅広い産業へ展開していく展望を描いています。

【成果】 東京大学次世代知能科学研究センター（AIセンター）との共同評価実験において、プロのコピーライターを対象に性能評価を実施しました。その結果、汎用的なAIモデルを使用した場合と比較して、プロの思考プロセスを学習させた本ツールを使用した場合の方が、生成されるコピーの品質が向上する傾向が確認されました。 これにより、AIに人間の思考を教え込むことがクリエイティブの評価を左右する可能性が示されています。今後は、本ツールをクリエイティブ人材の良きパートナーとして位置づけ、顧客のブランディング領域における高品質な広告制作の支援に活用していく展望です。

【成果】 生成AIを活用した問い合わせ対応システムを運用した結果、自動車産業サイバーセキュリティガイドラインに関する複雑な質問に対しても、90％という高い回答精度を実現しました。 これにより、担当者の業務負荷が大幅に軽減されるとともに、回答の均質化が図られています。今後は、得られた定量・定性的な効果を踏まえて機能をさらに拡張し、業界全体の業務効率化と品質向上に貢献していくことが期待されています。

【成果】 「空港JAL-AI」の導入により、グランドスタッフの業務負担軽減とサービス品質の向上が着実に進んでいます。現場アンケートでは、90％以上のスタッフが「危険物検索」や「イレギュラーアナウンス文作成」における回答・作成速度の向上を実感し、「ラウンジ入場条件検索」でも70％以上が回答速度の向上を報告しています。 膨大なマニュアルを探す手間が省け、AIが瞬時に根拠に基づいた回答を提示することで、新人や外国籍スタッフでも自信を持って丁寧な案内ができるようになりました。これにより、スタッフごとの知識差や属人的な対応による誤案内のリスクが大幅に軽減されています。2025年4月には全国56空港への一斉展開を実現し、今後も現場の声を反映した継続的な機能拡張が予定されています。

【成果】 2025年7月時点で、グループ全体で約12,000人の社職員がプロフェッショナルワーク内で生成AIツールを活用するまでに定着しました。その結果、月間約10万時間もの稼働時間削減という圧倒的な定量成果を達成しています。また、AIエージェントの導入により、各コンサルタントが個別にプロンプトを試行錯誤する手間が省け、アウトプットの品質向上と作業時間の大幅な短縮を実現しました。 人事エージェントの活用においては、社員の個人情報を適切に管理しながら労務管理などの自動化が進み、人事関連業務の負担軽減とデータ活用による精度向上という定性的な効果も生み出しています。

【成果】 開発したシステムのβ版をKDDIのデジタルマーケティングおよび広告業務に試験導入した結果、デザイン考案やラフ作成などの関連業務にかかる工数を50％削減することに成功しました。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り、業務の平準化と品質管理の両立を実現しています。 さらに、過去の広告配信実績データに基づくKPI予測モデルにより、生成された数十種のクリエイティブ案から良質なものを自動で選別できるようになりました。 これにより、担当者の経験やスキルに依存しない、データドリブンで均質的な評価体制が整い、広告効果の高いクリエイティブ制作の効率化を達成しています。

【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】 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】 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】 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】 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。