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【業界別】AI・人工知能のビジネスへの活用事例まとめ

近年、AIは様々な分野で活用が進んでおり、AIを組み込んだ便利な仕組みや製品・サービスが次々に登場し、あらゆる業界で変革して私たちの暮らしと密接に関わり始めています。 この記事では、AIがどのように我々の生活や仕事を便利にするのかイメージできるよう、AIを活用した事例から、今回は業界、産業別にAI活用事例をまとめて分かりやすくご紹介します。

  • 目次
    製造業のAI活用・導入事例
    小売・卸売業のAI活用・導入事例
    飲食・サービス業のAI活用・導入事例
    金融・保険業のAI活用・導入事例
    物流業のAI活用・導入事例
    不動産業のAI活用・導入事例
    医療・福祉のAI活用・導入事例
    建設業のAI活用・導入事例
    農林業のAI活用・導入事例

  • 製造業・食品業のAI活用・導入事例

    【1】不良検品
    製造物のキズや凹み、異物混入などの外観異常を検知するためのシステムに、AIの画像認識技術が活用されています。
    工場や倉庫をはじめとした食品・機器メーカーなどの製造の現場では、人による目視での検査が欠かせません。品質の維持には、異常の大小をに関わらず検査段階での発見が求められます。

    しかし、正確な検査をするためには、熟練の技術が必要になります。そこでAIにこの技術を学習させることで、これまで特定の人が対応してきた「目視による検査」という業務を、精度を落とさずにAIに置き換えることが可能となりました。
    さらに、人による検査で起こりがちな検査漏れも、AIによる検査を導入したことで解決できました。

    出典:https://ai.brainpad.co.jp/case-study/194/ より
    (目視による検査からディープラーニングの画像認識による不良品検品へ変わるイメージ図)

    また、ロボットアームなどと連動させることで、画像認識で見分けた不良品を自動で取り除くことも可能になり、負担の大きい検品作業を24時間体制で行うことができます。
    このように、AIの画像認識技術を活かして、製品の外観検査における人員の削減や、検査精度の向上を実現しました。

    【2】在庫数の最適化
    製造業における工場の内部で大量に在庫を抱えることは大きなマイナスになり、在庫数の最適化にAIが活用されています。

    複雑な工業用製品を生産しているメーカーでは、製造オーダー・製品構成・部品表・再注文パラメーターの履歴などのデータを学習させることで、在庫数を自動的に最適化できるアルゴリズムを構築しました。結果として、在庫管理にかかっていたコストを大幅に削減することに成功しました。

    また、消費者向けメーカーでは、人が行っていた商品の入荷時と出荷時における残数確認や不足分の在庫補充を、AIによる画像認識とドローンとの融合技術を導入し、倉庫内でカメラ付きのドローンを飛ばすことによって、在庫を確認する作業を無人化することに成功しました。
    ドローンは自律飛行で人が操縦する必要もないため、深夜や休日でもデータ取得が可能です。目視による在庫管理における労働時間を減少させたほか、サプライチェーンが効率化され、顧客満足度の改善にも貢献しました。

  • 小売・卸売業のAI活用・導入事例

    【1】需要予測
    SDGsの目標12「つくる責任とつかう責任」で食品ロスが取り上げられていることもあり、近年「食品ロス」は注目課題のひとつとなっています。どの商品がどの程度売れるのかという需要予測にAIが活用されています。

    回転寿司チェーン店では、レーンを流れるすべてのすし皿にICタグをつけ、売上状況や鮮度管理を行っています。各店舗で何のネタがたくさん食べられていて、どれが廃棄されてしまったのかといったデータを数億件蓄積し、そこに店舗の込み具合や個々の利用客の着席時間などを加味することで、1分後と15分後の需要を予測しています。

    AIを導入することでビッグデータをよりフレキシブルに分析できるようになり、食品廃棄量が削減され、年間の廃棄量を1%減らすだけでも年間で数億円のコスト削減につながっています。

    【2】無人レジ店舗
    レジを通らずに会計を済ませられるシステムにAIが活用されています。

    店舗には、無数のカメラが設置されており、そこに映し出された映像をAIが認識するため、決済時は、来店客がモニターの前に行けば商品を自動でスキャンしてくれます。あとは、お金を払って店を出るだけです。

    AIカメラは、来店者数をカウントしたり商品を認識したりすることができ、人の流れの改善や欠品の防止、さらには盗難のリスクを防ぐことができます。

    まだ品出しは人手が必要なため、完全な無人ではありませんが、レジを無人にすることで人件費の削減を実現しています。

  • 飲食・サービス業のAI活用・導入事例

    【1】価格を決定
    商品の値段を決めるシステムにAIが活用されています。

    寿司ブリトーを扱う店では、価格設定はすべて時価で、その日のメニューの素材や購入の時間帯などの条件によって、AIが価格(780円〜1,300円)を決めます。
    在庫が少なくなってきた・余っている、原材料の値段が上がったというのも反映して価格を決めます。

    また、店舗内にはレジ店員や注文を受ける店員はおらず、オンラインで注文・決済をするためキャッシュレス決済でスピーディーに注文・受け取りをすることができます。

    【2】画像処理
    ピザを自動で製造するロボットにAIの画像認識技術が活用されています。

    ロボットはピザ生地の直径を計測して、画像処理のアルゴリズムを使って具材の最適な配置を確認してから、具材を順番に投入していきます。
    これで、品質のばらつきのないピザを大量(1時間に300枚)にカスタマイズしながら製造できるようになり、ソースや野菜がこぼれることによる食品ロスも最小限に抑えられるため、効率的に無駄なくピザを作成することができます。しかも事業者は運営時のバックエンドデータを利用できます。

  • 金融・保険業のAI活用・導入事例

    【1】クレジットカードの不正検知
    クレジットカード決済などのキャッシュレス決済が浸透していくとともに、不正利用の件数が増えていることを受けて、AIを活用した不正検知が注目を集めています。

    AIによる不正検知では、発見できる不正が多いだけでなく、自ら学習し精度や対応力が増していくというメリットもあります。
    AIを導入した不正検知方法は、人的なものよりも迅速な対応が可能になります。また、自動化することで、不正利用に悩まされる個人や店舗への影響の減少しています。

    その結果、金融機関の詐欺被害の抑止効果が年間で推定数兆円以上に達し、より安全な決済システムの実現を可能にしています。

    【2】株価予測
    AIを活用することで、日経株価を予想することができます。

    過去30年間7,000日以上の日経平均チャート分析を行うことで、パターン認識した結果から、翌月の日経株価の予想を算出することができます。
    過去約数年で、上昇・下落予想が当たる、もしくは予想株価へ到達は「75%」以上の確率となりました。

    その他、国内上場企業の決算データをもとに、株価が上昇する可能性が高い銘柄を選定し、情報提供するサービスなども開発されています。

  • 物流業のAI活用・導入事例

    属人化していた配車計画の立案業務を、数理最適化技術を用いて自動化し、ルートや配車台数などの最適化によりコスト削減を実現しました。

    配車計画を支援するソフトウェアやサービスは世の中には多数ありますが、以下のようなハードルがありました。
    ・既存のパッケージだと多様で複雑な業務要件を満たせない
    ・業務の属人化により要件が明文化されておらず、必要業務が十分に把握できていない
    ・開発からやり直すと膨大なコストと時間が掛かってしまい、業務に支障をきたす

    AIと活用した配車計画最適化を行い、継続的に利用することにより、下記の効果が得られると試算されています。
    ・配車手配の最適化による大幅なコスト削減
    ・担当者の業務工数の削減
    ・配車手配業務スピードアップ
    ・ビジネスに精通した人材の時間創出
    ・改善施策のシミュレーションによる高精度な効果金額算出

  • 不動産業のAI活用・導入事例

    【1】物件のレコメンド
    引っ越しで物件を探すとき、部屋探しをどのように行いますか。不動産屋に行き、ひとつひとつの物件を調べ、気になったらとりあえず内見に行ってみる。ダメであれば探しなおして気になる物件をまた内見する。この一連の流れは膨大な時間と労力を要します。
    このような課題解決にAIが活用されています。

    住みたいお部屋の条件から、その条件に合った部屋を検索できるのと同時に、入力条件だけでなく、閲覧履歴やお気に入りなどの行動履歴をAIが分析し、その人に合った最適な住まいを提供することが可能になりました。
    築年数やエリア、間取りなどユーザーの好みをAIが学習し、最も好みに近いと思われる物件からレコメンドしてくれるため、部屋探しの手間を大幅に削減できます。

    【2】土地・不動産の価格判断
    不動産の売却価格や家賃の提案では、担当者の勘と経験をベースとした相場感による部分が多いのが現状です。そのため不動産を売却したい人や貸したい人は、複数の業者に見積もりや相談を依頼し手間がかかっていました。
    担当者による金額にばらつきの課題解決に、AIが活用されています。

    新築、中古、賃貸の各マンション供給データから推定価格をAIが算出することができます。また、その周辺事例や地域情報、住戸の向きや階数、角住戸かどうかなどによる価格の差を指数で示す住戸別指数などを含めたレポートを作成するシステムなども開発されています。

    このようにAIを活用することで、俯瞰的で最適な不動産の運用を行えるのではないでしょうか。

  • 医療・福祉のAI活用・導入事例

    【1】画像診断
    AI画像診断技術ができることは、画像の自動撮影、医師の診断支援、検査業務や診断業務の効率化、診断の質の向上などとなっています。
    特に、早期胃がんは形状が多様であり、専門家でも認識が難しい現状がありました。そこで、AIを活用した画像認識技術を用いることで、陽性的中率93.4%、陰性的中率83.6%の高精度の掲出が可能になり、AIの画像認識を早期胃がんの検出に活用しています。

    今後は、画像を読み込んだだけで、将来病気が発症するかどうかや、病気が悪化するかどうかなど、AIが予測できるようになるとされています。

    出典:https://www.ncc.go.jp/jp/information/pr_release/2018/0721/index.html
    (早期胃がんの正解画像からランダムに切り出した「がん」と「正常」の学習用画像)

    【2】介護施設での入居者の観察
    介護業界では、慢性的な人材不足を打破する手段の1つとして、人工知能の技術を活用したAIによる支援や、介護ロボットの導入が進められています。
    介護スタッフの負担軽減を図るため、介護施設での入居者観察が出来るAIの導入が検討されています。
    内蔵したカメラなど、人工知能を搭載したセンサーと連動し入居者の動きを察知することで、入居者の観察を行うことが出来ます。
    入居者の位置情報や、入居者の体温・心拍数などを検知する他、施設入居者の起床やトイレのタイミング、食事の量、転倒などの危機管理といった情報を、AIを搭載した機械によって24時間把握することが可能になり、施設スタッフの見回り業務をAIが担うことが期待されています。

  • 建設業のAI活用・導入事例

    【1】点検の自動化
    インフラの老朽化、維持管理費の増大といったことが大きな課題となっています。インフラ点検など、日常を維持管理し変化させないための技術、当たり前の日々を維持するための技術はとても重要です。そこで、ロボットやAIの活用がもっとも期待されている分野の一つでもあります。 

    インフラの老朽化と言われると、高速道路や橋梁、トンネルなどが多いと思われますが、河川の護岸の損傷などの点検や維持管理にAIが活用されています。
    これまでは人間による目視で劣化状況を調査していましたが、点検や改善には熟練の技術が必要となるため、多くの手間とコストがかかっていました。

    しかしAIを活用することで、現場での対応工数は大幅に削減され、技術者による目視点検と遜色ない精度で点検を行うことが可能です。

    【2】道路の空洞検知
    道路の下に空洞ができると最悪の場合陥没します。2016年11月にJR博多駅近くで起きた大陥没事故が記憶に新しでしょう。道路陥没は国内で年間3300箇所も発生しており、事故が起きる前にいかに空洞を見つけるかが求められます。
    事前に空洞を発見して陥没事故を防ぐために、従来では専門技術者が目視によって地中レーダー装置の画像データを確認していたが、作業負担が大きく調査の正確さに問題がありました。
    そこで地質会社では路面陥没を起こす危険性が高い空洞を自動検知するAIを開発しました。

    地中レーダー探査装置で収集する膨大な画像データをAIで解析することで、道路陥没の原因となる地下空洞を専門技術者より早く的確に発見できます。空洞の判定時間は目視で行う場合の1/10に短縮することが可能になりました。

  • 農林業のAI活用・導入事例

    【1】きゅうり選別
    きゅうり農家を営む小池さんは、キュウリの選別では長さと太さ、色つやや質感、病気の有無といった組み合わせで9つの等級に分けています。
    キュウリを見た瞬間にいずれの等級かを判断するためには熟練が必要で、農繁期はこの道30年の母親が8時間ほどかけて仕分けを行っていました。

    そこで、自作できゅうりの大きさやツヤから自動できゅうりを等級に分ける画像認識機械を作成しました。選別機作成後は簡単に選別できるようになり、出荷作業が1.4倍ほどスピードアップしたそうです。

    【2】ドローンで農薬を散布
    農家において農薬散布の作業は大きな負担となっています。農薬を入れたタンクを背負い、農場内に入って散布するのが一般的なスタイルです。大量に吸い込むと人体に有害な農薬があるうえに、夏場の炎天下で作業を強いられることも多いでしょう。そこで急速に普及が進んでいるのが農薬散布ドローンです。

    カメラを搭載したドローンを飛行させ、空撮した画像をAIで解析。葉についた虫食いの痕を検出し、害虫が発生している農場のエリアを示す。そのデータを基に、農薬散布ドローンによって、害虫のいる付近だけにピンポイントで農薬をまくことができます。
    人手を使わないで農薬を散布できるほか、必要なところに必要な分だけ農薬を使用するため、農作業の負担軽減や品質の向上、コスト削減、また減農薬にすることで、市場平均の1.5~3倍の小売価格で売れるなど、さまざまな利点があります。

  • AIの活用事例についてまとめ

    今回はAI(人工知能)の活用事例をたくさん紹介しましたがいかがでしょうか。AIはさまざまな業界で、仕事の効率化やロスの削減、労働負担の軽減に役立っています。どの業界でも、AIを導入することによって大きなメリットが得られるといえるでしょう。

    ぜひ、当記事で紹介した事例を参考に、AIの導入を検討していただければ幸いです。

  • MartixFlowを用いたAI活用

    MatrixFlowはボタンをクリックしていくだけでスピーディに精度・信頼性の高い需要予測を実現することができます。プログラミングなどの専門知識を持たない人材でもAIの作成・運用が可能です。詳しい操作方法などを知りたい人は、ぜひお問い合わせください。

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