AIの実践事例

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。