画像AIのAI活用事例

【成果】 1年間のプロジェクトを通じて、広報企画部単独で年間1,368時間の業務削減を達成するなど、全10事業部で大きな定量的な成果が得られました。介護事業部では月間912分、不動産部門では月間375分の業務時間が削減されています。 定性的な変化として、外部に依存していた開発体制から、社員自らがAI施策を開発する「自走力」を獲得しました。当初はAPIやGASを理解している社員がわずか2名でしたが、現在では全社で活用が標準化されています。現場のスタッフからは「技術的な問題解決のプロセスを学べた」「自分たちで応用できるようになった」といった声が上がっており、他部署でも使える汎用性を意識した設計思想が組織全体に定着しています。

【成果】 生成AIをコミュニケーションツールとして活用することで、言葉では伝えにくいニュアンスを視覚的に共有できるようになりました。短時間でバラエティに富んだ大量のアイデアを創出できただけでなく、開発初期段階から具体的なイメージを確認できるため、意思決定のスピードが飛躍的に向上しています。 結果として、デザイン開発にかかる期間の大幅な削減を実現し、クリエイティブの創造性を広げる新しいデザイン開発のフローが確立されました。

【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】 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】 AIモデルの導入により、従来のモデル撮影やECサイト用の「ささげ撮影（撮影・採寸・原稿作成）」にかかるコストの削減と、リードタイムの大幅な短縮が見込まれています。 クライアントからは、掲載期間の制限がない点や、着替え時間・撮影型数の制約を気にせず便利に利用できる点が高く評価されています。今後は、生成したAIモデルをECサイトやカタログ、広告ビジュアルなど多様なチャネルで展開し、クリック率（CTR）や売上、離脱率の改善に向けた実証実験を進めていく予定です。

【成果】 独自の浸透ステップと多方向からのアプローチにより、社員の92%が業務にAIを活用し、そのうち半数以上がほぼ毎日利用するという高い定着率を実現しました。活用者の30%以上が「業務量50%以上の削減」を実感しており、日々の業務効率化に大きく貢献しています。また、社員の心理フェーズにおいても、活用者の4分の1が自らを「革新期」にあると自覚し、初期段階である「受容期」は10%以下にとどまるなど、積極的な活用が進んでいます。 社内全般に「AIを使うのが当たり前」という雰囲気が醸成され、抵抗を感じていた社員も自然と次のステップに進む流れができつつあります。

【成果】 取り組み開始からわずか1カ月で、グループ全体で月間約9300時間以上の業務時間削減という大きな成果を達成しました。これは従業員1人当たり1日約1.5時間の業務時間創出に相当します。特にコーポレート部門では、AIチャットボットの導入により問い合わせ件数が週平均15回から8.6回へと半減し、月167時間の業務効率化を実現しました。また、開発部門でもエンジニア1人あたり月2時間以上の業務時間を削減しています。 定性的な変化としても、全従業員の90%が実際にAIを活用するようになり、96%が「仕事のアウトプットの質が向上した」と実感するなど、社内にAI活用文化が急速に定着しています。同社は今後も「生成AI活用No.1クライメートテック企業」を目指し、社内業務の最適化と脱炭素・ESG領域における新たな価値創出を加速させていく方針です。

【成果】 KDDIのデジタルマーケティングおよび広告業務において本システムのβ版テストを実施した結果、平面構成やフォント・画像選定などのデザイン考案にかかる業務工数を50％削減することに成功しました。画像生成プロンプトの入力後にブランドが定義する付加価値を選択するだけで自動的に生成画像に反映されるため、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っています。 さらに、過去の広告配信実績データを基にしたKPI予測モデルにより、担当者の業務習熟度にかかわらず均質的で精度の高い判断が可能となり、データに基づく業務の平準化を実現しました。今後はKDDIグループの自社業務への導入を進めるとともに、将来的な法人顧客へのサービス提供も視野に入れた検討が進められています。

【成果】 生成AIの活用により、従来であれば膨大なリソースを必要としたプロジェクトをわずか1ヶ月で完遂し、制作にかかる時間とコストを約90%削減することに成功しました。単なるコストカットにとどまらず、削減できた時間をアイデアの創出やクリエイティブのブラッシュアップに再投資することで、よりアジャイルでダイナミックな制作フローを実現しています。

【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。

【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】 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。

【成果】 実証実験を通じてAIの学習を繰り返した結果、通話動作の検知率は約85％まで向上しました。一方で、利用者が警告表示画面に気づく割合の向上が課題として浮き彫りになりました。この結果を踏まえ、警告画面と音声をリニューアルした上で、対象となるATMへの全国展開を順次進めることが決定しました。

【成果】 導入の結果、大量の帳票を一度に処理しても高い精度で読み込むことができ、特に納税通知書に関してはほとんど間違いが見受けられないレベルに達しました。 入力プロセスが不要になり、読み込んだデータを一つの画面上でチェックするだけで済むようになったため、紙と画面を見比べる負担が大きく軽減されています。 所在地コードの自動出力機能も実装できたことで、理論上は年間約400時間の業務時間削減が見込まれています。 現場の担当者からは、限られた時間内での処理業務がスムーズに進むことへの期待が寄せられており、今後は連続スキャナーの導入など、さらなる業務効率化に向けた取り組みも視野に入れています。