生成AI企業事例

今回はGoogleが公表した事例を要約します。

google_cloud_gen_ai_customer_case_studies_202407.pdf

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KDDI株式会社

企業名: KDDI株式会社
課題: メタバース・Web3サービス「αU」の先進性を広く訴求することが難しかった。
解決: Geminiを活用して生成AIマスコット「Ubicot」を開発し、リアルなインタラクションを実現。AIチャットでの商品提案やAIによるライブ空間生成など、個々のユーザーニーズに応じたサービスを提供。

株式会社スリーシェイク

企業名: 株式会社スリーシェイク
課題: SRE（Site Reliability Engineering）の課題である人的リソースへの依存を軽減する必要があった。
解決: Vertex AI Agent BuilderとGeminiを活用して「SRE Chat Bot」を開発。低価格でSRE支援サービスを提供し、スペシャリストがより高度な課題に専念できるようになった。

The Wendy's Company

企業名: The Wendy's Company
課題: ドライブスルーでの注文受付の自動化において、顧客ごとに異なる言葉使いへの対応に苦心していた。
解決: Google CloudとのパートナーシップでVertex AIを活用し、「Wendy's FreshAI」を開発。独自のLLMを構築することで、さまざまな注文パターンに対応できるようになった。

日本情報通信株式会社

企業名: 日本情報通信株式会社
課題: 製品サポートにおいて、担当者のスキルレベルによる回答品質や対応時間のばらつきがあった。
解決: Vertex AI SearchとGeminiを活用して問い合わせ履歴と製品マニュアルを情報源とするサポート担当者支援エージェントを開発。一定以上の品質を維持したサポートの提供が可能になった。

Estée Lauder Companies Inc.

企業名: Estée Lauder Companies Inc.
課題: ソーシャルメディアやコールセンター業務において消費者感情をより正確に理解する必要があった。
解決: LLM（PaLM）を用いてソーシャルメディアの口コミやコールセンターでのやりとりを分析。Vertex AI Search for RetailとRecommendations AIを導入し、パーソナライズされた顧客体験を提供。

Spotify

企業名: Spotify
課題: 1億曲以上の楽曲ライブラリから、どの曲をユーザーにおすすめするかが長年の課題だった。
解決: Geminiを活用し、「AI Playlist」機能を開発。ユーザーのあいまいな要望から精度の高い選曲を行えるようになった。

TieUps株式会社

企業名: TieUps株式会社
課題: 新規事業に向けてクリエイターを検索するための「プロフィール検索」機能の追加が必要だったが、データ規模が大きく実装が困難だった。
解決: Vertex AI Searchを用いたベクトル検索によって「プロフィール検索」機能を実現。高速で効率的な検索システムを構築した。

Forbes Inc.

企業名: Forbes Inc.
課題: 読者にパーソナライズされたニュースコンテンツを提供し、読者満足度を高める必要があった。
解決: Vertex AI Agent Builderを使用して専用のニュース検索ツール「Adelaide」を構築。チャットベースのアプローチで読者が必要とする情報を直感的に発見できるようにした。

Moody's Corporation

企業名: Moody's Corporation
課題: 企業の財務担当者にとって、膨大な量の財務報告書や開示資料の分析が時間のかかる作業となっていた。
解決: Vertex AIで金融業界向けにファインチューニングされたLLMを作成。財務文書をより迅速かつ深く分析できるようにした。

イオンフィナンシャルサービス株式会社

企業名: イオンフィナンシャルサービス株式会社
課題: クレジットカード事業における分析・広告配信業務の効率化が必要だった。
解決: 生成AI（GeminiやPaLM）を活用し、チャット形式での分析や広告配信業務の効率化・高度化を実現。約34%の工数削減を見込んでいる。

エイチ・ツー・オー リテイリング株式会社

企業名: エイチ・ツー・オー リテイリング株式会社
課題: 内製開発チームが開発したアプリの問い合わせが多く、業務負荷が高かった。
解決: Vertex AI Searchを活用したRAGとして「イルカくん」を構築。社内からの問い合わせに対して1次回答を行うシステムを開発した。

クラウドエース株式会社

企業名: クラウドエース株式会社
課題: 公式技術ブログの品質担保のためのレビュー工数負担が大きく、記事公開が遅れがちだった。
解決: PaLMおよびGeminiを活用した記事レビューシステムを構築。初歩的な誤りを指摘する初期レビューを自動化し、レビュー担当者の負担を大幅に軽減した。

シスメックス株式会社

企業名: シスメックス株式会社
課題: 病院などからの膨大な量の問い合わせやメンテナンス依頼に対して、スムーズに対応するための情報検索の仕組みが必要だった。
解決: Vertex AI Agent Builderを活用し、RAGに対応したチャットボットの試験運用を開始。顧客サポートやフィールドサービス部門での情報検索の効率を向上させた。

ソフトバンク株式会社

企業名: ソフトバンク株式会社
課題: 社員教育において、テキストをもとにした学習が実務とかけ離れており、効率的に必要な技術を身につけづらかった。
解決: Vertex AIとGeminiを活用し、組織内情報が得られる支援機能「Axross Recipe」を開発。効果的・効率的な情報収集が可能となり、社内業務の勉強会でのアイデアや意見数が10倍に増加した。

株式会社WFS

企業名: 株式会社WFS
課題: 社内に存在するシナリオ情報やキャラクター情報などの膨大な多言語・非構造化データから必要な情報を見つけ出す仕組みが必要だった。
解決: Vertex AI Searchを用いて、社内のGoogle ドライブに蓄積された膨大な資料から適切な情報を検索する社内向けAIチャットサービスを構築。多言語での検索も可能にし、組織全体での生産性向上に成功した。

東洋建設株式会社

企業名: 東洋建設株式会社
課題: 建設プロジェクトにおける膨大な情報の管理と効率的な活用が課題だった。
解決: Vertex AI Searchを活用し、過去の指摘事項、法令データ、災害事例などを統合。設計者に迅速な回答やアドバイスを提供する環境をチャットボット形式で構築した。

日本テレビ放送網株式会社

企業名: 日本テレビ放送網株式会社
課題: サイロ化している膨大なデータの中から必要な情報を素早く探し出すことが困難だった。
解決: Vertex AIを用いたセキュアなチャット環境「Mate Chat」を開発。社内ドキュメント検索（RAG）を可能にし、各部署に点在していた情報へのアクセシビリティを向上させた。

中外製薬株式会社

企業名: 中外製薬株式会社
課題: 専門性の高いAIを一部の技術者やデータサイエンティスト以外が扱えないという課題があった。
解決: Vertex AI、Gemini、MedLMを活用した生成AIアプリ「Chugai AI Assistant」を開発。高いデジタルスキルを持たない研究者や開発者でもAIを活用できるようになった。

日本特殊陶業株式会社

企業名: 日本特殊陶業株式会社
課題: データ分析基盤を構築したものの、分析ツールの機能や使い勝手にばらつきがあり、データの利活用が進んでいなかった。
解決: Vertex AI Codey APIを活用し、チャット形式でSQLを発行してくれる生成AI「NDP generative AI function」を開発。専門知識を持たない社員でも手軽に多角的なデータ分析を行えるようになった。

Ubie株式会社

企業名: Ubie株式会社
課題: 膨大なデータから高精度な顧客インサイト分析モデルを構築するのに苦慮していた。
解決: BigQueryと生成AIを組み合わせ、検索クエリを11種類の目的別に分類しインサイトを抽出できる仕組みを構築。サービス品質が向上し、ユーザー数が国内外で数十万人増加した。

株式会社LIXIL

企業名: 株式会社LIXIL
課題: 生成AIの活用において、情報セキュリティリスクへの対策が求められていた。
解決: Vertex AIを活用して社内向けの生成AI活用システム「LIXIL AI PORTAL」を開発。セキュアな環境で生成AIを活用できるようになり、各部署での業務改善が加速した。

住友ゴム工業株式会社

企業名: 住友ゴム工業株式会社
課題: 設計に使用する解析ソフトの環境がレガシー化・複雑化し、異なる対応言語への習熟が使いこなしの壁になっていた。
解決: Gemini Code Assistを活用し、新規コード生成や言語変換を半自動化。アプリ開発のコストを大幅に削減し、レガシー化も回避した。

株式会社QTnet

企業名: 株式会社QTnet
課題: 株式会社ミスターマックス・ホールディングスとの共同プロジェクトで、店舗従業員のモチベーションおよび生産性向上が課題だった。
解決: Vertex AIとGeminiを用いて、ウェブやSNS上の店舗に関するポジティブな投稿を抽出・要約し、AIサイネージで共有するシステムを開発。従業員のモチベーション向上に効果を上げた。

株式会社ソニックス

企業名: 株式会社ソニックス
課題: 見込み顧客からの相談を自社技術で実現できるかを営業現場で判断しにくかった。
解決: Vertex AI Searchを活用し、社内ナレッジやソースコード、議事録などを検索し、Geminiに問い合わせることで案件の技術的実現性を判断するシステムを開発。営業担当者の負担を軽減した。

株式会社NTTデータ

企業名: 株式会社NTTデータ
課題: 従来の「検索型」アプローチでは情報収集に限界があり、未知の事柄の発見につながりにくかった。
解決: Vertex AIとGemini、PaLMを活用し、SNSデータから常時2000万以上のキーワードをモニタリングし、トレンドの兆しを自動で発見するサービス「トレンドエクスプローラー」を開発。

Carrefour Group

企業名: Carrefour Group
課題: マーケティングキャンペーンの自動化が技術的に困難だった。
解決: Vertex AIを活用し、独自の生成AI「カルフールマーケティングスタジオ」を構築。キャンペーン期間、性質、ターゲットを指定するだけで、数分で広告を生成できるようになった。

KDDI株式会社（マーケティング分野）

企業名: KDDI株式会社
課題: 顧客のインサイト多様化により、従来のターゲティング手法が思うように機能しなくなっていた。
解決: Vertex AIとGeminiを活用し、異なる2社のデータを基に高解像度のペルソナを生成するアドプランニングツールを開発。CTRが376%向上した。

株式会社電通デジタル

企業名: 株式会社電通デジタル
課題: AIサービスブランド「∞AI」の開発において、求めている精度での実現性や開発環境に課題があった。
解決: Vertex AIとPaLMを活用し、「∞AI」の開発プラットフォームを構築。2年以上かかる想定だった開発プロジェクトを半年でリリースした。

株式会社Hakuhodo DY ONE

企業名: 株式会社Hakuhodo DY ONE
課題: 広告クリエイティブ数が増加する中、過去の制作物を検索するためのメタデータ付与を効率化する必要があった。
解決: Geminiを駆使して制作物へのメタデータ付与を自動化。Vertex AI Embeddings for Textを用いた検索システムも構築し、クリエイターの作業効率を向上させた。

Samsung Electronics Co., Ltd.

企業名: Samsung Electronics Co., Ltd.
課題: スマートフォンにおける生成AI活用で他社との差別化が必要だった。
解決: GeminiとImagenを活用し、「Galaxy S24」シリーズに会議内容の要約や写真編集などの次世代AI機能を搭載。スマートフォンにおける生成AI活用で先行した。

Ginkgo Bioworks, Inc.

企業名: Ginkgo Bioworks, Inc.
課題: 細胞・ゲノム分野の研究開発において、大規模なデータ処理と解析が必要だった。
解決: Vertex AIやBigQueryを活用し、細胞・ゲノム分野に最適化されたLLMを開発。大規模な生物学的データ生成を加速させた。

イオンモール株式会社

企業名: イオンモール株式会社
課題: 1日数百件寄せられるお客さまアンケートのデータを効果的に活用できていなかった。
解決: Vertex AIとGeminiを用いてお客さまの声を要約・可視化するシステムを開発。現場改善やマネジメント層の迅速な状況把握に役立てた。

京都大学医学部附属病院

企業名: 京都大学医学部附属病院
課題: 医師の文書作成業務が多岐にわたり、負担が大きかった。
解決: Vertex AI、Gemini、MedLMを活用し、医療文書作成を効率化するCocktailAIを開発。文書作成時間を大幅に短縮し、医療現場の働き方改革に貢献した。

Contrea株式会社

企業名: Contrea株式会社
課題: 医療DX支援システム「MediOS」において、患者さんの視聴履歴管理が手間になっていた。
解決: Cloud VisionとPaLM 2 for Textを活用し、電子カルテの写真から患者IDを抽出。簡便に当日の視聴履歴を確認する方法を実現した。

株式会社G-gen

企業名: 株式会社G-gen
課題: 顧客増加に伴い、無償技術サポートの負担が急増していた。
解決: Vertex AI SearchとPaLMを活用した1次回答作成支援ツールを開発。サポートエンジニアの負担軽減と稼働効率アップを達成した。

United States Steel Corporation

企業名: United States Steel Corporation
課題: 鉄鉱石鉱山における運搬トラックの効率的な運用とメンテナンスが必要だった。
解決: Document AIやVertex AIを活用した生成AIソリューション「MineMind」を開発。メンテナンス管理を効率化し、修理完了までの時間を約20%短縮した。