【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。
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：
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
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設立 ：2018年10月
本社 ：東京都台東区
URL：https://www.matrixflow.net/
事業内容：ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」の運営、および、AIの受託開発・コンサルティング
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