AIの実践事例

アジャイルなプロダクトデザイン

課題：製造小売業では、消費者の嗜好や最先端のマーケットトレンドを取り入れた製品カタログを提供したいと考えています。しかし、従来の製品開発プロセスでは、最終製品として商品化するまでに多種多様な選択肢を評価しなければならず、長期間かかることが阻害要因になっています。

ソリューション：販売データや競合データ、顧客からのフィードバック、機能やデザイン、そして何千ものラベル付き画像でトレーニングされた生成AIを取り入れることで、設計プロセスを加速できます。プロンプトエンジニアリングを駆使することで、リアルタイムのコンセプトから着想を得た超現実的でユニークなスタイルのデザインを提案し、デザイナーの設計プロセスを補強できます。

期待効果：生成AIで設計プロセスを自動化することでサイクルタイムを短縮し、顧客満足度を高め、コスト削減が可能です。さらに、リアルタイムのコンセプトに対応し、消費者の好みに適したユニークで現実的なデザインを生成するアプローチが、自社製品を市場化するまでの時間を短縮し、市場で差別化を図る一助になります。

助成金申請の合理化

課題：米国の州政府では、連邦政府が交付する医療助成金の対象内容を適切かつ正確に把握し、確度の高い助成金の提案書を作成する上で難点を抱えています。従来のやり方では、助成金探しと申請書作成の業務に多大なリソースと時間を要し、不正確さや機会損失リスクが懸念されます。

ソリューション：生成AIを活用した2段階のアプローチを採用することで、助成金の申請プロセスを簡素化できます。まず、助成金の対象内容から主なコンセプトを抽出し、関連性スコアを生成し、そのスコア結果から、関連性の高い健康要因を示すキーワードとマッチングします。次に、業務特化型の生成AIとプロンプトによって、助成金申請書のドラフトを自動作成します。これによりアウトプットの品質を向上させ、エラー発生率を抑えることができます。

期待効果：生成AIは助成金申請プロセスを大幅に合理化し、時間とリソースを節約できます。申請内容の正確性と一貫性を担保し、提案内容をカスタマイズして自動生成することが可能です。また、過去の申請履歴の分析結果が、将来の施策づくりに役立ちます。こうして助成金を確保し、地域・市民のニーズに対応し、コミュニティサービスの改善と福祉の充実を図るといった公共セクター特有の機能の強化につながります。

道路交通ルールとの調和

課題：日本国外では道路交通ルールや交通法規は管轄区域ごとに分割管理され、統一されていないことが多く、自動運転システム（ADS=Automated Driving Systems）はこれらに準拠しなければなりません。機械的に解読することが難しい道路交通ルールを対象地域と運転シナリオに合わせて抽出・理解し、形式化することは、労働集約的でミスが発生しやすい作業です。

ソリューション：管轄区域ごとのさまざまなソースから収集・抽出（スクレイピング）した道路交通ルールを生成AIが分析・解釈し、関連する問い合わせに生成AIが自然言語で応答することができます。該当する規則を識別してパターン化すれば、運転シナリオに合わせた交通法規の解釈と適用が容易になります。

期待効果：生成AIは、道路交通ルールを解釈・識別するプロセスを大幅に合理化し、時間とリソースを節約できます。また、一貫性を保ちながら正確にルールを理解し、解釈を誤るリスクを大きく低減します。周囲の状況や道路交通ルールを適切に理解するルールスカウティングを素早く、大量に実行でき、多様な場所や運転条件下における自動運転の交通安全レベルを向上できます。

契約管理の効率化

課題：多くの企業では、契約書を作成し、その内容をレビューし、承認するといった一連の契約管理プロセスの大半を手作業に頼っています。しかし、こうした手動による管理では、コンプライアンス要件、誓約、割引条件や潜在リスクなど、重要な契約条項の詳細を見落としてしまう懸念があります。

ソリューション：生成AIを搭載した高度なサプライヤー分析ツールや契約分析ツールは、契約管理に係るすべてのライフサイクルを支援できます。これらの分析ツールは、主な契約データと対象エンティティを迅速に抽出・検証し、契約文書に関する質問事項を作成し、回答の要約を生成します。また、企業間取引や法的義務に関するチェックリストを参照し、契約内容を検証・比較することで、リスクを特定できます。

期待効果：生成AIを活用した契約管理ソリューションの導入により、契約手続きが完了するまでのターンアラウンドタイムを大きく短縮できます。有用なインサイトや交渉条件の提案機能が、優れた意思決定をサポートします。リスクデータを基に状況を可視化し、次のアクションに生かすことができ、既存の契約情報から新規契約の機会を見つけ出し、事前にリスク軽減や相手企業との交渉に向けたヒントを提供します。

インテリジェントな財務報告書へのコメント作成

課題：企業が財務報告書から財務指標の異常値を特定し、その要因を分析するには、非常に時間がかかります。専門チームが個別の調査にあたり、手作業でデータベース検索や情報確認をするプロセスを現範囲以上に拡張することは難しい状況です。

ソリューション：生成AIが組み込まれたソリューションを導入することで、定型または非定型の財務報告書へのコメントを自動で作成し、一連のプロセスを合理化できます。まず、財務責任者（コントローラー）向けに定型レポートの解説を事前に生成し、異常値やその要因、その他の特筆すべき事項を明らかにします。また、必要に応じて非定型レポートに関するデータを取得し、要約できます。さらに、詳細レベルの根本原因分析から、今後半年で減少する可能性が高い製品を予測し、その根拠も説明可能です。

期待効果：生成AIは、これまでの財務報告書のコメント作成プロセスを効率化し、より正確で拡張性あるものへと変革できます。その結果、業績データに基づいた深いインサイトを引き出し、戦略上の意思決定をサポートし、手動のデータ分析に費やす時間を短縮できます。また、先見性のあるビジネス戦略の推進や、財務健全性を高めることにもつながります。

売掛金管理の改善

課題：売掛金の回収・管理を効率化するにはどうすればよいか苦心しているファイナンス部門は多く、売掛金の回収率・回転期間・回転日数などの重要な指標に影響しかねません。顧客プロファイルや顧客ごとの支払い履歴、また担当者の効率的な時間配分について可視化できていない場合、さらに状況は困難になりがちです。

ソリューション：生成AIによる売掛金回収アシスタントを実装することで、売掛金の管理プロセスを合理化できます。具体的には、機械学習で取引先の優先順位付けを行い、「リスクのある」取引先を特定し、「次に取るべき最善のアクション」を推奨します。ERPと連携された統合型プラットフォームを活用することで、作業を効率化できます。さらに音声機能を統合すると、取引先のフォローアップが容易になり、効果的でユーザーフレンドリーな対応が可能です。

期待効果：生成AIベースの売掛金回収アシスタントの導入により、従来と比べて売掛金の回収日数を30%改善、回転期間を22%短縮、生産性を40%向上できた実証結果もあります。この事例では、取引先の支払いパターンと過去の取引記録を分かりやすく直感的に把握できるようになりました。その結果、状況を先読みした管理ができ、キャッシュフローを改善し、顧客満足度を向上させることが期待できます。

ディールソーシングの効率化

課題：プライベートエクイティ（PE）企業では、投資案件を発掘するディールソーシングやデューデリジェンス（以下、DD）のプロセスに反復的で膨大な手作業が発生します。新規案件の開拓、調査分析、投資評価からリスク評価まで多岐にわたる業務の中で労働集約的な作業を回避できず、全社の業務効率に影響を及ぼしかねません。

ソリューション：生成AIを業務プロセスに組み込むことで、さまざまな作業ステップを完全もしくは部分的に自動化し、労働集約的なタスクを軽減できます。ディールソーシングに必要なデータ収集、公開情報に基づく予備的デューデリジェンス（プレDD）、報告書ドラフトの作成、あらかじめ定義されたデータ分析やリスク分析の実行、事業計画モデリング、法的文書の作成といった一連の作業を最小限のファインチューニングで自動化できます。

期待効果：生成AIの実装によりDDプロセスを劇的に効率化させることができ、投資ターゲットに関する知見の向上、ディールソーシングからクロージングまでの期間短縮、ディール関連経費の削減、案件対応力の拡大といった具体的な成果が期待されます。こうしてディールソーシングからクロージングまでの生産性とスピードを格段に改善できれば、大きな競争力の源泉になります。

鉄道運行計画の最適化

課題：鉄道会社では、運行計画を作成する上で難題を抱えています。従来のモデルでは、乗客の流れ、天候、メンテナンスのスケジュール、乗務員や車両の稼働状況、サービス遅延の可能性などのさまざまなリアルタイム変数を組み込むことに苦労しており、業務効率に影響しかねません。

ソリューション：生成AIを駆使することで、突発的な乗客数の変動、予定外のメンテナンス、悪天候の影響などのリアルタイム変数を取り入れた動的な運行計画を作成できます。生成AIが現況データを処理し、サービスの中断リスクを抑制しつつ、リソースを最大限に有効利用できる最適な運行計画の作成を支援します。

期待効果：生成AIを活用して運行計画を作成することで、業務を合理化し、急な状況変化が生じる鉄道サービス現場での対処能力を向上できます。その結果、リソース配置を改善し、乗務員や車両の待機時間を最小限に抑え、サービスを構成する多様なコンポーネントを同期させることが可能です。また、こうした先行的なアプローチにより、潜在的な危機予測や管理能力を増強し、信頼性と顧客満足度を向上させ、市場での大きな差別化につながります。

ナレッジの拡張

課題：銀行では、頻繁な規制変更に対応しなければならず、各取引でセキュリティを担保すると同時に、銀行員一人一人が複雑な金融商品について理解し、カスタマーサービスの効率化を図るといった多岐にわたる重要アジェンダを抱えています。さらに、増大するサイバー脅威、多様化する金融サービスの顧客ニーズへの対応も待ったなしの状況です。

ソリューション：生成AIが組み込まれたナレッジベースは、個別に準備された業界データを学習し、銀行員が正確な情報を素早く探し出せるよう支援します。また、現行の法規制や複雑な商品体系、さらに最新のセキュリティ規約に関する詳細情報をリアルタイムに提示します。

期待効果：生成AIを駆使したナレッジベースが、コンプライアンス体制やセキュリティ対策の強化に役立ち、また金融商品に関する一貫性のある情報を普及させ、スムーズに顧客対応を進める上で有用です。その結果、顧客満足度の向上、リスクの軽減、そして業務の効率化につながります。

カスタマーサービス対応の加速

課題：通信事業者では、バックオフィスおよびフロントオフィス両業務のさまざまな領域で、カスタマーサービスに係る接点が増え、顧客ニーズも急増しています。こうした顧客からの情報依頼、問い合わせ、クレームの増加に対応するには、業務の変革が必要です。

ソリューション：生成AIを搭載したバーチャルアシスタントが、カスタマーサービス担当者へリアルタイムに対話スクリプトを提示し、担当者のパフォーマンス向上を支援します。また、生成AIの自動化機能を駆使することで、状況に応じた対処方法の提案や顧客との会話の誘導ができ、速やかな問題解決を促します。

期待効果：こうした生成AIの活用により、顧客への回答内容の一貫性と品質を高め、解決時間を短縮することで、カスタマーサービス業務を高度化できます。また、リアルタイムに担当者が気付きを得ることで、継続的なサービスレベルの改善と顧客満足度の向上につながります。

医療業務の合理化

課題：医療機関の業務には、時間のかかる反復的なタスクが多数あります。これらを解決するには、データサイエンティストが協働できるワークスペースや、合理的な作業モデルを開発するための環境が必要です。

ソリューション：生成AIの利用と自動化を複数の部門や全社へ推進・展開するセンター・オブ・エクセレンス（以下、CoE）を立ち上げることが、非効率な業務を変革する一助となります。業務担当者とデータサイエンティストが協働しやすいワークスペース、簡単にアクセスできる特徴量ストア、開発プロセスへのCI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）の導入、MLOpsパイプラインの作成、チャットボットの統合などが求められます。

期待効果：CoEを整備することで、医療業務を効率化し、データから引き出されるインサイトを生かしてユーザーエクスペリエンスを向上させ、プロセスの透明性を高めることができます。その結果、患者や人々の健康を増進する成果をもたらすことにつながります。

ドキュメント検索の高度化

課題：電力・ユーティリティ企業では、旧来のナレッジ管理システムに標準的な重要文書を保存していることがよくあります。従来型システムには一貫性のあるインデックス機能や優れた検索機能がなく、複雑なコンテンツから必要情報を見分けるために貴重な時間を費やさなければならず、業務の非効率さや従業員が感じるフラストレーションの要因にもなっています。

ソリューション：Azure環境で利用できる生成AI とチャットボット技術を利用することで、非常に効率的に結果を返すセマンティック検索を体験できます。ユーザーが平易なテキスト文のクエリをチャットボットに入力すると、チャットボットが Azure OpenAI サービス上で類似するドキュメントを検索して結果を返し、手動でインデックスを作成する手間を省けます。

期待効果：セマンティック検索では、検索エンジンに入力するキーワードだけでなく、ユーザーの意図を理解して類似するコンテンツを見つけ出せるため、ドキュメントの検索時間を大幅に短縮できます。検索結果の精度が上がり、適切な情報に基づいた意思決定ができ、重要文書を扱う従業員のエクスペリエンスを向上できます。

学習コンテンツの強化

課題：金融機関では、業界の急速な進化に対応するために、ファイナンシャルアドバイザー向けの学習コンテンツを効果的で魅力的な内容に適宜更新しています。

ソリューション：会話型アシスタント機能を構築し、専門的な学習コンテンツを作成することが可能です。また、Microsoft Teamsなどのプラットフォームでは、既存のチャットボットシステムと同期できます。

期待効果：生成AIが強固な学習フレームワークの作成を支援し、学習者の時間効率を上げることができます。また、社内の検索エンジンやナレッジマネジメントプラットフォームを強化でき、さらに規制当局が定める提出書類の要件を満たすと同時に生産性の向上を図るなど、将来的なイノベーションの道筋をつけることが可能です。

製造業界の事例

課題：AIシステムを開発する自動車メーカーでは、欧州のAI法規制など、複雑で進化し続ける規制にどう対処していくべきかという難題を抱えています。特に安全性が求められる重要度の高いアプリケーションについて、パフォーマンスの低いAIモデルに起因するレピュテーションの影響を管理することが欠かせません。関連規制に対する自社の準備状態（レディネス）を評価し、順守していくためのAIリスク管理プログラムを取り入れることが重要です。

ソリューション：責任あるAI（レスポンシブルAI）レディネスアセスメント（以下、RAIレディネスアセスメント）を実施することで、関連規制への準備レベルを診断できます。このアセスメントには、関連ポリシーと手順、アカウンタビリティ（説明責任）に係る組織体制、社員トレーニングと意識向上プログラム、AI倫理基盤、およびサードパーティリスク管理についての詳細評価が含まれます。

期待効果：RAIレディネスアセスメントでは、AI リスクを特定し、その管理状態について注意喚起します。診断結果を将来のAI ガバナンス計画の羅針盤として活用し、今後の投資やリソース配分が必要な領域を特定することが可能です。定期的な診断から自社の進捗状況を把握でき、先行して法規制を順守するコンプライアンス体制づくりを促進し、また法的およびレピュテーションリスクを最小限に抑制することに役立ちます。

エネルギー・資源業界の事例

課題：石油・ガス業界でAIシステムを導入している企業では、欧州のAI法規制により、新たな法的義務が生じています。法的に準拠するための負荷とレピュテーションリスクを考慮すると、こうした法規制に対する自社の対応状況について、明確に理解しておかなければなりません。

ソリューション： RAIレディネスアセスメントを実施することで、関連する法規制に対する自社の準備レベルを診断できます。関連ポリシーと手順、ガバナンスとアカウンタビリティ、社員トレーニングと社内意識、AI 倫理基盤、サードパーティリスクなどの主な領域について評価し、将来取るべきアクションを踏まえた次のステップを明らかにします。

期待効果：RAIレディネスアセスメントにより、自社内のAI リスクを特定し、その管理状況を迅速に診断できます。また、AIガバナンスのロードマップを手引きし、追加のリソースが必要な領域を特定でき、関連部門のコラボレーションの促進や法規制順守のための準備を確実にします。