AI活用事例サーチ

AI×新規事業開発のAI活用事例

AI×新規事業開発の活用事例です。AI新サービス企画・事業仮説検証・市場ニーズ探索・AIプロダクト立上げなどの実装事例から、新たな収益源の創出の進め方や費用感、運用ポイント、実績の見方が分かり、導入候補を比較・検討できます。

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AI×新規事業開発
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新規事業のアイデア創出を生成AIで支援し、8つの事業企画とMVPを構築新規事業のアイデア創出を生成AIで支援し、8つの事業企画とMVPを構築
小売・流通・卸売
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実施時期: 2023年12月|2026.06.17 最終更新
新規事業のアイデア創出を生成AIで支援し、8つの事業企画とMVPを構築
#生成AI
#新規事業開発
#アイデアソン
#MVP構築
#データ活用
企業規模: 1,000人以上

【成果】 現場の社員が主体となって生成AIとデータを活用する体制が整い、業務課題の解決に向けた具体的な検討が大きく前進しました。この取り組みは、日本マイクロソフトからも最先端のAI活用事例として高く評価され、「Microsoft Ignite Japan」で紹介されるに至っています。 今後は、絞り込まれたビジネスプランの事業化に向けた支援や、外販AIサービス開発への協力など、さらなるビジネスの創出が期待されています。


株式会社ヘッドウォータース
導入:伊藤忠商事株式会社
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複雑な動作判定の負荷をAI画像解析で解決し、全10種目の公平な採点を実現複雑な動作判定の負荷をAI画像解析で解決し、全10種目の公平な採点を実現
その他
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実施時期: 2023年10月|2026.06.02 最終更新
複雑な動作判定の負荷をAI画像解析で解決し、全10種目の公平な採点を実現
#画像解析AI
#姿勢推定
#動作分析
#スポーツテック
#AI自動判定

【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。


富士通株式会社
導入:国際体操連盟
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不動産売却の心理的ハードルを対話型AIで解決し、納得感のある査定体験を実現不動産売却の心理的ハードルを対話型AIで解決し、納得感のある査定体験を実現
不動産・建設
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実施時期: 2025年05月|2026.06.02 最終更新
不動産売却の心理的ハードルを対話型AIで解決し、納得感のある査定体験を実現
#生成AI
#不動産査定
#対話型AI
#LINE連携
#新規事業開発

【成果】 本プロジェクトにより、LINEという日常的なプラットフォームを通じて、ユーザーが自分のペースで納得感を持って売却を検討できる新しい体験が実現しました。 対話を通じて査定の根拠を理解できるため、初期段階のライトな相談ニーズにも気軽に応えられるようになっています。 ウィル社の担当者は、AIがスピーディで客観的な情報を提供する一方で、人間の担当者がユーザーの不安に寄り添う「人の温度」を感じるサポートに注力できるようになったと評価しています。今後は、対象エリアの拡大や戸建て・土地などへの物件種別の拡張に加え、査定精度の向上と根拠説明のさらなる充実を図っていく展望が示されています。


株式会社LIFULL / 株式会社ウィル
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サプライチェーンの課題をAIで解決し、店舗作業コストを20%削減サプライチェーンの課題をAIで解決し、店舗作業コストを20%削減
小売・流通・卸売
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実施時期: 2025年07月|2026.06.02 最終更新
サプライチェーンの課題をAIで解決し、店舗作業コストを20%削減
#サプライチェーン最適化
#需要予測AI
#自動発注
#デジタルツイン
#AIエージェント

【成果】 トライアルホールディングス株式会社との実証実験を通じて、店舗作業コストを20%削減、店舗在庫を20%圧縮するといった大きな成果が得られています。また、発注の波動緩和による物流の平準化と効率化(10%削減)や、発注精度向上による欠品・廃棄の削減(5%削減)も実現しました。 この最適化効果は小売業にとどまらず、卸売業やメーカーと連携することで、生産・出荷計画の合理化、製造現場の作業平準化と残業削減、返品率・廃棄率の大幅削減といった川上への波及効果も見込まれています。


株式会社NTT AI-CIX
導入:トライアルホールディングス株式会社
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店舗の人手不足をAIカメラやロボットで解決し、未来の顧客体験を創出店舗の人手不足をAIカメラやロボットで解決し、未来の顧客体験を創出
小売・流通・卸売
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実施時期: 2025年06月|2026.06.02 最終更新
店舗の人手不足をAIカメラやロボットで解決し、未来の顧客体験を創出
#リテールテック
#AIカメラ
#ロボット
#実証実験
#省人化

【成果】 高輪の店舗を実証実験の拠点として、新しい技術やサービスを顧客に体感してもらう環境が整いました。ロボットによる業務代替が進んだことで、従業員は空いた時間を活用し、より丁寧な接客や顧客ニーズに合わせた商品提案など、付加価値の高い業務に集中できるようになっています。 これにより、従業員の働きがい向上にもつながる変化が生まれています。今後は、この店舗での実証結果をもとにサービスの仕組みをさらにブラッシュアップし、将来的には全国の店舗へ展開していく展望を描いています。


KDDI株式会社
導入:株式会社ローソン
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膨大な購買データからAIがニーズを予測し、広告の集客効率を2倍に向上膨大な購買データからAIがニーズを予測し、広告の集客効率を2倍に向上
金融・保険
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実施時期: 2025年01月|2026.06.02 最終更新
膨大な購買データからAIがニーズを予測し、広告の集客効率を2倍に向上
#データ分析
#マーケティング
#ターゲティング
#購買データ
#金融

【成果】 購買データを活用したターゲティング広告の配信により、顧客獲得単価(CPA)を従来の2分の1に削減することに成功しました。 また、従来は審査が通らなかった顧客に対しても、購買データを加味することでサービスを提供できる可能性が広がっています。今後は、高度なデータ分析スキルがなくても利用できるdotDataの特長を活かし、現場主導のAI・データ活用を推進していく方針です。さらに、金融とリテールのデータを掛け合わせた新規ビジネスの創出も目指しています。


日本電気株式会社
導入:株式会社セブン銀行
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膨大な電子カルテデータをAIで解析し、疾患・治療実態の可視化へ膨大な電子カルテデータをAIで解析し、疾患・治療実態の可視化へ
IT・通信
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実施時期: 2022年02月|2026.06.02 最終更新
膨大な電子カルテデータをAIで解析し、疾患・治療実態の可視化へ
#医療リアルワールドデータ
#電子カルテ
#自然言語処理
#機械学習
#ペイシェントジャーニー

【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。


株式会社エクサウィザーズ
導入:株式会社NTTデータ
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認知機能の低下リスクをAI会話解析で可視化し、健康寿命の延伸を支援認知機能の低下リスクをAI会話解析で可視化し、健康寿命の延伸を支援
製造業
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実施時期: 2025年09月|2026.06.02 最終更新
認知機能の低下リスクをAI会話解析で可視化し、健康寿命の延伸を支援
#自然言語処理
#ヘルスケアAI
#音声解析
#認知機能
#健康寿命

【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。


株式会社FRONTEO
導入:塩野義製薬株式会社
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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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規格外野菜の廃棄をAIの収穫予測で解決し、畑の食品ロスゼロを達成規格外野菜の廃棄をAIの収穫予測で解決し、畑の食品ロスゼロを達成
農業・林業・漁業
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実施時期: 2024年07月|2026.06.02 最終更新
規格外野菜の廃棄をAIの収穫予測で解決し、畑の食品ロスゼロを達成
#食品ロス削減
#規格外野菜
#収穫予測
#需要予測
#サステナブル農業
企業規模: 1,000人以内

【成果】 AIによる予測とマッチングの仕組みにより、これまで廃棄されていた規格外野菜がすべて有効活用できるようになり、「TAKAMIYA AGRIBUSINESS PARK」における畑の食品ロスゼロを達成しました。 規格外のミニトマトやイチゴは、地域のレストランやカフェに提供され、フレンチの食材やスイーツとして新たな付加価値を生み出しています。飲食店からは「酸味と甘みのバランスが絶妙」「美味しくてストーリーのある食材」と高く評価されており、SNSでも反響を呼んでいます。生産者側にとっても、規格外野菜に価値が見出されることでモチベーションの向上につながっています。


株式会社Kukulcan
導入:株式会社タカミヤ
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IT未経験チームがAIでECサイトを内製化し、レコメンド売上3.2倍IT未経験チームがAIでECサイトを内製化し、レコメンド売上3.2倍
小売・流通・卸売
WarpBiz Pickup
実施時期: 2023年06月|2026.06.02 最終更新
IT未経験チームがAIでECサイトを内製化し、レコメンド売上3.2倍
#ECサイト構築
#レコメンドAI
#マーケティング自動化
#内製化
#伴走支援

【成果】 プロジェクト開始から約1年という短期間で新サイトのローンチに成功し、IT未経験のメンバーによる内製運用が実現しました。AIを活用したレコメンド機能は非常に高い効果を発揮しており、サイト全体の売上に占めるレコメンド経由の割合は平均40%、最高で48%を記録しています。サイトオープンから2年後には、レコメンドによる売上が3.2倍へと大きく伸長しました。 また、マーケティング施策の自動化により、会員登録後のフォローやメルマガ配信にかかっていた手作業の時間が削減され、大幅な業務効率化を達成しています。その結果、メールマガジンの会員数は約4倍に増加し、メルマガ経由の売上も約4倍に拡大しました。 さらに、システムの運用を通じて現場メンバーの意識にも変化が生まれています。「この作業を自動化して効率化したい」といった自発的なアイデアがチーム内で活発に議論されるようになり、データに基づいた新しい施策が次々と生み出されるデータドリブンな組織文化が定着しつつあります。


株式会社セールスフォース・ジャパン
導入:株式会社三越伊勢丹
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内視鏡検査の病変見逃しをAI画像解析で防ぎ、若手医師の検出率を6%向上内視鏡検査の病変見逃しをAI画像解析で防ぎ、若手医師の検出率を6%向上
医療・ヘルスケア
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実施時期: 2021年01月|2026.06.02 最終更新
内視鏡検査の病変見逃しをAI画像解析で防ぎ、若手医師の検出率を6%向上
#画像解析AI
#医療AI
#異常検知
#深層学習
#診断支援

【成果】 性能検証試験において、AIは約83%の病変を正しく検出することに成功しました。視認しやすい隆起型の病変では約95%、視認しにくい表面型の病変でも約78%という高い検出率を記録し、経験豊富な内視鏡医と同等の診断性能を持つことが確認されています。 さらに、経験の浅い医師がこのAIシステムを使用した場合、表面型病変の検出率が6%向上するという定量的成果も得られました。AIのサポートにより、医師の経験に依存しない安定した病変発見が可能となり、誤検出も少ないため、検査時間を延長することなく診断精度の向上が期待されています。本システムは、日本および欧州で医療機器として正式に承認されました。


日本電気株式会社
導入:国立がん研究センター
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配車や物量予測のムダをAIで解消し、現場主導のデータ活用体制を構築配車や物量予測のムダをAIで解消し、現場主導のデータ活用体制を構築
運輸・物流
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実施時期: 2023年09月|2026.06.02 最終更新
配車や物量予測のムダをAIで解消し、現場主導のデータ活用体制を構築
#データ活用
#DX人材育成
#市民データサイエンティスト
#物流2024年問題
#dotData

【成果】 約20名の参加者が、データを用いた課題解決の手法や精度改善のプロセスを実践的に学びました。すぐに実業務へ適用できる完璧なモデルが完成したわけではないものの、参加者全員が「もっと学習を続けたい」と答えるほど、データ活用に対する強い学習意欲が芽生えるという大きな成果を得ています。 この成功の裏には、NECの講師による伴走支援がありました。答えをすべて教えるのではなく、ヒントを示して好奇心を刺激したり、チームごとの進捗レポートを基にプログラムを微修正したりするきめ細やかなサポートが、参加者のモチベーション維持に貢献しました。経営層からも高く評価されており、今後は第一期メンバーの学びを深めるとともに、グループ内の多様な人材が集い、データ分析を通じて新たなビジネスを生み出す場として、取り組みを継続・拡大していく展望を描いています。


日本電気株式会社
導入:センコーグループ
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