AI導入・開発事例を16業界別にご紹介！機能上の分類・特徴もわかりやすく解説

生成AIや画像認識AIなど、実用に耐えうるAIが登場し、多くの企業がAIを自社ビジネスに活用し始めています。

企業がAIを導入する際、個々の目的に応じてカスタマイズされた開発作業が必要となるケースが多くあります。ChatGPTのような汎用型のAIでも、業務で活用するためには、カスタマイズを行うケースが多くあります。その際、導入するシステムの目的とそれに対するAIの貢献を考慮して個別の設計をしなければなりません。

本記事では企業レベルでのAIの活用事例・開発事例を業界別に紹介していきます。また、機能上の分類や特徴についてもわかりやすく解説していきます。

そもそもAI（人工知能）とはなにか、どんな種類があるか、また、AIシステム開発に必要な体制作り、工数や手順についてはこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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医療・福祉・介護でのAI活用事例

医療分野はAIの導入が先行して進められている領域です。AIによる画像処理を用いた診断は既に臨床の現場で活用され、早期ガンの検出や治療に活用されています。また、AIを搭載したロボットは外科手術や介護の現場に導入され、実際に患者と接触して医療保健の分野で活躍しています。

東芝デジタルソリューションズ株式会社と株式会社東芝は「疾病リスク予測AIサービス」を共同開発し、より具体的な健康指導を可能としました。6年先の6疾病（糖尿病、肥満症、高血圧症、肝機能障害、腎機能障害、脂質異常症）のリスクを予測するサービスとして、多くの医療機関で活用されています。

医療業界におけるAIの開発事例の詳細については医療業界のAI活用事例の記事でも紹介していますので、ぜひご参照ください。

また、介護業界の事例についてはこちらで紹介しています。

関連記事：「医療業界の構造と課題から考えるAI活用方法は？導入の注意点を徹底解説！」

不動産業界でのAI活用事例

不動産物件の査定においてAIが過去のデータから物件を分析し、査定額を算出するシステムが稼働しています。また、不動産取引に関わる文書の作成やビデオ画像による物件管理や点検補助などの作業でもAIが導入されるなど、担当者の業務削減が期待できるでしょう。

株式会社ライフデザインの開発事例として、AIツールであるイタンジ株式会社の「ノマドクラウド」を導入したところ、来店率が40％から50％に改善されたケースがあります。AIを活用したチャットボットにより、顧客への対応がより早くなったことや顧客管理のフォローが向上したことが要因になっているとわかりました。

不動産業界におけるAIの開発事例の詳細については不動産業界のAI活用事例の記事でも紹介していますので、ぜひご参照ください。

小売業界でのAI活用事例

多くのスーパーやデパートでは店舗の棚卸作業にAI搭載のロボットが導入されています。陳列棚の商品をカメラで確認し、画像認識により商品在庫と照らし合わせてPOS情報と在庫を同時に管理されます。

すでにアメリカではAmazonが無人スーパーを展開。客は陳列棚から商品を取り、レジを通らずにそのまま店舗を出ることができます。棚の映像と陳列情報から取った商品は特定され、事前に登録された客の情報からクレジットまたはバンクカードで自動決済される仕組みです。

小売業界におけるAI開発事例については小売業界のAI開発事例の記事でも紹介していますので、ぜひご参照ください。

教育業界でのAI活用事例

学校教育の場ではAI搭載のチャットボットやチュートリアルシステムが生徒の特性、個性ごとに一人一人の生徒の適性、学習進度を判断し、職業の選択をサポート。また、生徒への連絡事項やイベント事前準備などの学校のバックオフィス業務のサポートをAI化することにより、教師の時間を教育に集中して使うことができるようにします。

戸田市教育委員会の事例として、数学や英語のAIを活用した学習支援アプリ「Qubena」を活用し、生徒一人ひとりの理解度に合わせて教える個別最適化のアダプティブ・ラーニングを実施しました。授業中の演習問題をQubenaに置き換えたことで、教師の業務効率にもつながっているようです。

教育業界におけるAI開発については教育業界でのAI活用方法の記事でも紹介していますので、ぜひご参照ください。

製造業でのAI活用事例

製造の現場ではラインの自動化においてAIによる生産管理が一般的に行われています。最近の特徴的な活用法としては、製品検査の過程での目視検査のAI化が挙げられるでしょう。

トヨタ自動車では、シーイーシーのAIサービス「WiseImaging」を導入し、磁気探傷検査をAIによって自動化しました。結果として、見逃し率は0％、過検出率は8％と大幅に精度を改善できた事例があります。

製造業界のAI活用事例の記事では、製造業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

金融業界でのAI活用事例

金融業は過去のデータの蓄積が多く、数的な処理が繰り返されることからAIの導入が比較的容易な業界です。ポジションを考慮したポートフォリオ管理やリスク分散と利益最大化のモデルなど、ファイナンシャルアドバイザーが行う投資関連の情報サービスはすでにほとんどがソフト化され、AIによりサポートされています。

みずほ証券では、AIを活用した音声認識により問い合わせ内容の分析を実施しました。これまで専門の担当者が通話内容を聞いてモニタリングしていた業務をAIと置き換え、大幅な業務時間の短縮に成功しています。

金融業界のAI活用事例の記事では、金融業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

保険業界でのAI活用事例

金融業界と同様に保険業界も数値データを使ったシミュレーションが重要な業過です。AIを使った保険パッケージの最適化、自動見積サービスなど個人ごとの必要に合わせたによるサービスのカスタマイズが進められています。

ライフネット生命保険では、LINEおよびFacebook Messengerでの自動応答による保険診断・見積もりを可能としています。AIを活用したチャットボットを活用することで、遠方で直接来店しての相談が困難な方や電話相談が苦手な方への問い合わせのハードルを軽減しました。

なお、保険業界のAI活用事例の記事では、保険業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

広告業界でのAI活用事例

個人の嗜好が複雑になり、メディアとの関係が細分化されている現在、効果的な広告戦略のためにAIは中心的な役割を果たすようになっています。個人の行動・購買パターンの認識やトレンドの特定において、AIのディープラーニングによるパターン認識とクラス化により個人ごとに訴求アプローチを構成しなければなりません。

主なAI活用事例としては、Googleによる広告配信の自動化が挙げられます。複雑だった広告コンテンツの作成を自動化し、適切なユーザーに適切な広告が表示されるよう、AIの分析技術を上手く活用した事例です。今後もさらなるビジネスの拡大と業務効率化が期待できるでしょう。

また、2023年以降は、画像生成AIが進化を遂げており、画像生成AIを広告業務で活用するケースも増えています。

広告業界のAI活用事例の記事では、広告業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

人材業界でのAI活用事例

人材業界でもAIの導入が始まっています。特に初期的な人材スクリーニングではAIによるソーシャルメディアの検索は非常に有効なツール。また、エントリーシートやレジュメをAIが審査し、候補者のタレントプールの構成をリクルーターに提供し、採用計画を適正に進めることができます。

AIマッチングシステムの活用も注目されています。派遣登録者と企業のマッチングに要する時間を削減することを目指しており、マッチング精度の向上と業務効率化を同時に実現しています。

また、営業担当者の自然言語による問い合わせに対して最適な候補者を提案する機能を持っています。これにより、人材紹介のマッチング率が改善し、顧客満足度も大幅に向上しています。

freee株式会社ではLAPRAS株式会社の「LAPRAS SCOUT」というAIの人材サービスを導入しています。AIによるヘッドハンティングツールで、導入後、求人媒体にはいなかった人材に出会うことができたという事例がありました。

人材業界のAI活用事例の記事では、人材業界のAI活用事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

弁護士業界でのAI活用事例

弁護士の業務の多くは繰り返し業務であり、その内容は法的なルールに基づいた定型作業です。アメリカLawGeex社のAIによる契約書審査システムが人間の弁護士チームとその能力を競うデモンストレーションを行いました。

NDA契約の法的問題点を検出するこの勝負でAIは驚異的な差で弁護士チームを圧倒。弁護士チームが92分を費やしての正答率は85%、これに対してAIはわずか62秒で95%の正答率で問題点を発見しました。この結果を受けて法的問題の対処にAIの導入を検討する企業が増えています。

海外では弁護士業界ですでにAI開発が進められており、導入する企業が増えています。アメリカのROSS Intelligenceが開発する法律リサーチプロダクトの「ROSS」は、自然言語解析システムを中心に開発し、訴訟に必要な判例などの情報や相談内容の提示を効率化。AIでは困難とされている依頼者からのヒアリングなどの業務に専念できるように活用されています。

弁護士業界のAI活用事例の記事では、弁護士業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

建設業界でのAI活用事例

建設業界では、現場の撮影写真からAIが画像認識によりひび割れなどの劣化の有無を判定する等、適正な改修計画で主に活用されています。

アメリカではBoston Dynamics社がAIを搭載した自律ロボットSpotにレーザースキャナーを装備させ、建設現場を自分で歩いて3Dデータを収集、進行状況を確認するとともに進捗記録の報告書を作成する現場監督の補助業務を担当しています。

また、国内では八千代エンジニアリングによりコンクリート防護壁や護岸の改修においてAIが活用されているようです。熟練が必要とされていたコンクリート劣化判定の作業がAIにより自動化されています。

建設業界でのAI活用技術は、スマートホームの発展にも大きく寄与しています。AIによる画像認識技術と連携したスマートホームセキュリティシステムは、不審者の検知や異常行動の察知など、より高度な防犯機能を提供します。

また、AIを搭載した小型ロボットが家庭内を巡回し、セキュリティの確認や設備の状態チェックを行うことで、住宅の安全性と快適性を向上させることができます。

関連記事：「建設・建築業界のAI活用事例！最新の開発状況と用途」

漁業でのAI活用事例

漁業ではAIにより最適な漁場の選択ととるべき魚種、サイズの情報が得られます。衛星写真や漁場ドローン、船上カメラや水中IoTデバイスにより収集されたデータからAIが魚が集まっている場所を判定。必要な漁獲高を算定することで漁獲効率を高めるとともに乱獲を防ぎ、維持可能な漁業を可能にしているのです。

また、養殖ではAIが魚種ごとに健康状態と水中環境の管理を行い、餌の量をコントロールすることでコストを抑えることに成功。水中に波動を送ったり音響シグナルを流したりすることで魚の行動を制御し、採餌場所を集中させて効率の良い給餌を可能にしています。

国内のAI開発事例として、株式会社ユー・エス・イーとオーシャンソリューションテクノロジー株式会社の協業で「トリトンの矛」というAIサービスを開発。ベテラン漁師の経験と勘をデータ化・分析し、効率的かつ生産性の高い漁業の実現を図りました。

農林業でのAI活用事例

農業の分野ではAIによる革命的な変化が進行中です。

農業ドローンによる広域での作付け監視システム、散水・施肥の最適化や自動運転トラクターなどの導入により、農家の作業負担が大幅に軽減されるとともに環境負荷の少ない農業を実現しています。土壌成分の変化や雑草の生育をディープラーニングで検出するAIにより、より高く早い収穫が可能です。

また、バーティカル農業のような完全管理環境下での農業により都市部での安全な食料が手に入るよう、ニュージャージーのBowery社によるバーティカル農場では、AIが温度や空気、水量を管理する環境のなかでロボットと数人の作業者により生育した作物が無農薬で栽培されています。

農業のAI活用事例の記事では、農林業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

運輸・運送業界でのAI活用事例

実用化秒読み段階に入った自動運転車に加え、AIによる自動運転技術は航空機や船舶にも搭載が進められています。5Gによるスマートトランスポートでは自動車同士がお互いに通信しあって交通量を調整し、渋滞のない安全な運転環境を実現するでしょう。自動運転で活躍している意外なAI技術、現状の問題点についてはこちらの記事で解説しています。

自動運転や航空機・船舶への搭載以外では、接客業務にAIが活用されている事例もあります。株式会社ティファナ・ドットコムが手がけたAIロボット「AIさくらさん」は、航空機内での過ごし方などの接客・説明をしてくれるキャビンアテンダントとして導入。

独自AIエンジンによる自然言語処理や画像認識、翻訳機能などあらゆるAI技術が搭載されているのが特徴で、業務効率やビックデータ解析などを行います。オンライン接客システムに強いAI開発会社はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

他にも、運送ルートの最短距離・時間を予測し、荷物の運送ルートの最適化などにもAIは活用されています。航空業界のAI活用事例の記事では、航空業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

物流業界でのAI活用事例

物流業界におけるAI活用は、配送業務の最適化から倉庫管理、需要予測に至るまで、幅広い領域で急速に進展しています。

配送業務では、AIによる配送ルートの最適化が大きな効果を上げています。例えば、ヤマト運輸株式会社はビッグデータとAIを活用した配送業務量予測システムを導入し、配送の生産性を最大20%向上させ、走行距離を最大25%削減することに成功しています。

倉庫管理においては、AIロボットの導入が進んでいます。例えば、自律協働型ピッキングロボットを導入し、ピッキング作業の効率化や作業者の負担軽減を実現しています。

需要予測の分野では、AIによる高精度な予測が在庫管理の最適化に貢献しています。過去の販売データに加え、市場トレンドや天候データなども総合的に分析することで、より精度の高い需要予測が可能になり、過剰在庫や欠品を防ぐことができるようになりました。

さらに、検品作業においてもAIの活用が進んでいます。AI画像認識技術を用いた検品システムを導入し、検品作業の生産性を向上させることに成功しています。

このように、物流業界におけるAI活用は、業務効率の向上、コスト削減、そして顧客満足度の向上に大きく貢献しています。

関連記事：「物流業界でのAI活用方法は？活用事例・導入事例を徹底解説！」

造船業界でのAI活用事例

造船業におけるAI活用の最新動向は、設計から運用、メンテナンスに至るまで幅広い分野で進展しています。

例えば、AIは船体設計の最適化に大きく貢献しています。膨大なデータを解析し、海洋条件や風速、潮流などの多様な要因を考慮して、最適な形状や素材を選定することが可能になりました。また、3Dモデリングやシミュレーション技術と組み合わせることで、設計の精度が大幅に向上しています。

製造プロセスにおいても、AIを活用したロボット技術の導入が進んでいます。切断、溶接、塗装、組み立てなどの作業の自動化により、生産効率の向上とコスト削減が実現されています。

さらに、AIとIoT技術を組み合わせた予測メンテナンスシステムが導入されつつあります。これにより、船舶の状態をリアルタイムでモニタリングし、問題が大きくなる前に対策を講じることが可能になりました。

関連記事：「AIは造船業界をどう変える？活用方法・メリット・事例を徹底解説！」

AIの機能上の分類

AIが実用に導入されるケースでは、AIのどのような機能を重視してシステムを開発するのでしょうか。開発事例について、まずはAIのAIの機能ごとにまとめてみてみます。

AIシステムを自社で導入・開発する際の流れをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

画像認識

AIの機能として非常に注目されているのが画像認識。カメラを通して入力された画像を分析することでシステムが情報を把握し、適切なデータ抽出や分析を行うことができます。特に画像の中の対象物を個別にとらえ、その対象物の種類を認識するプロセスにはAIの機械学習が重要な役割を果たします。

従来は目視で行っていた作業をAIが代替することで、従来のコンピューターに比べてはるかに人間に近い処理が可能になる点が非常に有効です。店舗や倉庫など屋内環境の監視、製品の外観検査や屋外の交通状況分析、人流の管理などおよそ人の行う作業のほとんどすべてにおいてAIの導入が検討できる要素と言えます。目視検査の課題点、AIによる自動化のメリットについてはこちらの記事で分かりやすく解説しています。

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音声認識

主に人の話す言葉を中心に音の形で得られる情報を処理することで、音声情報をAIが直接取り扱うことができるようにする機能です。人が機械に話しかけることで指示を行ったり、AIが人と対話することで必要な情報を絞り込んだりすることが可能となります。

コンピューターとのやりとりにキーボードを使う必要がなくなるため、全体の業務処理の効率が大幅に向上。また、音声を直接テキスト化できるため、口述筆記のみならず議事録の作成やレポートなど、文章作成にかかる時間を大幅に短縮できます。

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言語処理

AIが人の言葉を扱う言語処理。特に私たちが普通に話している言葉を自然言語（Natural Language）といいます。この場合私たちの言葉は文法的に正しい、内容のしっかりした構成の文章にはなっているとは限りません。また、同音異義語や発音の崩れた言葉なども頻繁に使っていますので、機械的に音声を言葉に置き換えるだけではその意味をちゃんと理解することができません。

このような自然言語を処理する機能を自然言語処理（NLP：Natural Language Process）といいます。NLPはAIの活用分野の中でも難易度の高い機能で、現在でも研究が進められています。特に日本語は同音異義語や表現の省略が多く、AIにとって処理が難しい言語です。

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データ検索、分析

コンピューターにとってデータ処理は最も得意な作業の一つ。特にAIがデータを処理する際には、その学習機能を利用してAI自身がデータに含まれているパターンや特性を見つけ出すことが期待されます。

AIはニューラルネットワークといわれるディープラーニングの機能により、与えられたデータ群に対して適当な重みづけを行い、複数のデータ間の繋がりを紐づけることでそれらのデータの関係を特定することができます。これにより、人が指示しなくてもデータの傾向を見つけたり、サンプルデータ間に分類を設けてグループ化できるのです。

未来予測、シミュレーション

データ分析により得られたデータ間の関係を解き、そのデータを時系列に並べて数的に処理することができれば、時間の変数を将来に伸ばすことにより未来の状況を予測できます。サンプルデータが大量にある場合、特にごく近い将来の予測であればAIは精度よく状態を予測することができます。
AIによる未来予測の仕組み、導入事例、おすすめツールをこちらで初心者の方にもわかりやすく説明しています。

ただし、長期の予測にあたってはデータ同志の自己相関性や再帰性により予測が収束する傾向があります。歴史的な変化においては突発的な事象などの非線形な現象の影響が強く、予測というよりは現状の理解に基づくシミュレーションという認識が有効でしょう。
現実と全く同じ仮想空間を作ってシミュレーションを行う、デジタルツインという手法も幅広い業界で活用されています。
デジタルツインの定義、メタバースとの違いやメリットについてはこちらの記事で特集しています。

生成AI（ジェネレーティブAI）

2022年のChatGPTの登場以来、LLM（大規模言語モデル）を始め、画像生成、動画生成など、生成AIは非常に速いスピードで進化しています。

特にLLMでは、お問い合わせ対応の自動化や、リサーチ業務での活用など、多業界・多業種での活用が進んでいます。画像生成や動画生成のクオリティも非常に上がっており、マーケティング分野で活用され始めており、今後も更に増えることが想定されます。

生成AIとはなにか、こちらの記事でご紹介しています。また、生成AIの活用事例はこちらの記事でまとめていますので、ご参考ください。

AI化が有効なプロセスの特徴

AIは極めて柔軟性の高い構成となっていますので、およそすべてのビジネスプロセスでAIを利用した改善が可能です。特化した機能について学習を重ねれば、多くの作業について人よりも上手に成し遂げることもできるでしょう。その中でもAIの導入が特に効果的な作業があります。

AI化が特に有効と考えられるビジネスプロセスは下記の3つです。

• 繰り返し作業の多いプロセス
• 物理的に量の多いプロセス
• 定式化できるプロセス

多くの企業で人が処理している発注業務や会計業務などは、まさに上記の特徴に当てはまります。こういったプロセスは近い将来にAIが導入される可能性が高い分野と言えます。

AIについてよくある質問まとめ

AI（人工知能）を使った開発は最適なAI開発会社へ

AI（人工知能）による開発では、多くの場合個別ユーザーごとの要請に基づいて状況に沿った設計・開発が求められます。

活用事例において紹介したように、AIはすでにほとんどの産業において、人が実施する多くの業務を補完・代替することができるようになっており、ユーザー企業の要望の正確な認識とAI化する業務の分析が必要です。開発にあたってはAIについての十分な知識と経験を持った担当者が関与しなければなりません。

導入を検討している案件があれば、最適なAI開発会社の紹介を行っているAI Marketをぜひご活用ください。

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