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その他の推進したことの活用事例です。AI活用企画・推進テーマ整理・個別課題対応・柔軟な導入支援などの実装事例から、多様な推進ニーズに対応の進め方や費用感、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。
【成果】 本取り組みは2025年2月より実装が開始されるため、具体的な定量効果はこれからの検証となりますが、AIアバターの導入により、多言語対応の強化と24時間体制での情報提供が可能になります。これにより、観光客の利便性向上が期待されるとともに、オペレーターは有人対応が必要な複雑な接客業務に集中できるようになります。 明和町では、このAIアバターを活用することで、人手不足の解消を図りながら、より良いサービスの提供と観光振興を目指していく展望です。
【成果】 アサヒ飲料が2024年3月から4月にかけて実施した実証実験では、特定の配送センターへの輸送コストを約6.2%、在庫日数を約6.5%削減することに成功しました。先行して実証実験を行ったキリンビバレッジでも、輸送コスト約9.1%、在庫日数約13.2%の削減を実現しています。 これらの結果を受け、サービスの本格展開が決定しました。今後は導入を拡大し、積載率の向上や納品時の欠品率低減を推進していく方針です。
【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】 AI配送シミュレーターの導入により、定温センターにおける配送コース数とトラックの稼働台数をそれぞれ約1割削減するという定量的な成果を達成しました。これにより、深刻化するドライバー不足への対応だけでなく、車両稼働の最適化によるCO2排出量の削減にも貢献しています。今後は常温配送への展開も予定されており、さらなる物流効率化と環境負荷低減が期待されています。