ビジネス事例一覧

「KAYAK（カヤック）」は急成長を遂げた、国際的な旅行検索サイト。
Amazon Alexa用のスキルを開発・導入しており、「アレクサ、9月に600ドルで行ける旅行先を教えて」というように、ユーザーがまだ明確に立てていない旅行計画に対しても、具体的なプランを提示して、航空券や宿泊先の予約へと誘導できるとのこと。

救急対応のコールセンターにAIエージェントのチャットボットを試験的に導入。
英国には救急連絡用のコールセンター（999）と、救急車を呼ぶべきか迷った時の医療相談ができるコールセンター（111）の２種類がある。
後者の自動窓口としてチャットボットを設置して、患者が気になる症状をチャット形式で相談すると、AIが緊急性のある状態か否かを判断した後、適切な窓口へ繋げる。

2017年、アップルからセンサー部品の生産を受注し、亀山工場で大量の外国籍従業員を雇用したが、工程が複雑で作業が難航したことから、鴻海が中国への生産移管を決定。

→その結果、亀山工場では外国籍3000人を含む、4000人が1年かけて雇止めに。
この件はシャープにとってネガティブなニュースとして世に出ることになった。

元々、製造を韓国、中国の企業に依頼していたが、一定期間経過後、国内（社長が自動車で1時間程度で行ける距離）で製造することとした。
製造してくれる企業は市（仙台市）の経済局に相談し紹介してもらった。

従来、日本で開発したものを世界に届ける、という発想（前提）をもって拠点戦略を策定していたが、それを変えて、2018年にAI関連事業の本社機能をカナダのバンクーバーに設置。
北米企業は日本企業よりもAI関連への投資額が17倍多いとされており、それを狙っていくには北米のAI人材を活用すべき、となったとのこと。
カナダのAI関連企業との連携も進めている。
当初は6名でスタートし、半年後には30人に拡大したとのこと。

若年訪日客向けのホテルブランド「タビノス」にて、従来は各ホテルが行っていた予約受付、従業員の採用などの機能を共通化。
さらに、東京・浜松町1号店では、チェックイン、観光案内などの業務を自動化。

タスクールのレンタル社員付きレンタルオフィスを利用し業務を切り盛り。
レンタル社員は１時間3000円からで、最大8時間とのこと。
対象作業は、雑用、総務、経理、広報等。

RPA導入にあたりまずBPR(Business Process Re-Engineering)に着手。
BPRを推進するための仕組み導入を検討していたが、現場がついてこれなくなり途中で頓挫。

【失敗要因】
・現場の巻き込み不足
・BPRが重すぎて推進力が低下
・業務改革経験者がいない

過去幾度となく業務の可視化プロジェクトが失敗に終わっていたため、一過性のプロジェクトではなく定常的に改善・改革を推進する仕組みとしてBPMに着目。
ツールの導入ではなく、定期的にPDCAを回す仕組みを導入。
・業務の可視化
・可視化情報の定期更新
・改善ポイントの抽出
・改善施策の進捗確認
とうまく回っていたが、対象部門の担当者の変更及び経営層の関心が次第に希薄になっていったことでBPMを運用することが困難に。

【失敗要因】
・経営層の関心が次第に希薄になっていった
・仕組みを会社の制度に結び付けて運用することが出来なかった
・担当者の変更などにより、初期の熱量とナレッジベースが失われていった
・部門の負荷が大きかった

データの羅列をインプットさせると、自然言語による解説を付けてくれる「Wordsmith」を導入済み。

データの羅列をインプットさせると、自然言語による解説を付けてくれる「Wordsmith」を導入済み。

データの羅列をインプットさせると、自然言語による解説を付けてくれる「Wordsmith」を導入済み。

・業務改善/可視化調査ツール・BPEC(株式会社TMJ社製)を活用しつつ、ヒアリングで作業区分・ルール・判断基準・使用システム・作業時間を明確化し、作業時間や重複など改善ポイントを抽出した。
・予め定義した「コア」業務と「ノンコア」業務のうち、「ノンコア」業務は、委託化可能範囲を特定し、委託を検討。
・委託化可能範囲について、これまでのコストに対し、委託後の人件費単価や生産性向上に伴うコスト削減効果をシミュレーション比較
・混乱を避けるため、委託においては、社内で外注先スタッフへ一部の業務から委託化移管をスタート
・これまで新人スタッフにサイドバイサイドで口頭伝授しながら業務習得していたが、マニュアルと育成プログラムを構築。

サイト作成をクラウドソーシングで、ある企業に依頼（大手サイトを利用）。
非常に安い価格で依頼できたが、品質は最悪で、コーディング結果を見たところ、素人レベル。
テストもろくにされておらず、揉めた。

ある商品の海外展開にあたって、現地店舗の価格調査を行う必要があり、海外フリーランスを起用できるクラウドソーシングを活用。
想像以上のパフォーマンスを得た。

海外でのある調査を行う際に、海外（現地）のフリー人材を起用できる、クラウドソーシングを活用。
期待以上のパフォーマンスを得た。

グループとして、2025年までに全製品を対象に、リサイクルやリユースができる包装に切り替えることを目標として掲げた。

2019年8月1日、キットカットの一部（出荷量ベースで約3割）の外装をプラスチックから紙に変えると発表。
これだけで、年間380トンのプラスチック削減になる見込み。

・既存の業務のやり方から極端に変化しないシステム等の導入を行い、業務を再設計、グループ企業内を類似系統のパターンに分けて徐々に標準化した。
・アウトソース可能な業務を切出しした。
・業務改善における現場負担を軽減するため、現場にヘルプ要員を派遣し、業務棚卸を始めた。
・業務改善対象の部署の従事者、特に転籍者や出向者に対して、密にコミュニケーションを取って業務改善に伴う不安のケアを行った。

2016年に、サステナビリティを専門にするCSO（Chief Sustainability Officer。最高サステナビリティ責任者）を設置済み。

サステナビリティを専門にするCSO（Chief Sustainability Officer。最高サステナビリティ責任者）を設置済み。

戦略的にSDGsを推進。※2017年時点の情報
　・2011年、気候変動対策に関する国際NGOクライメイト・グループのCEOスティーブ・ハワード氏をCSO（Chief Sustainability Officer：最高サステナビリティ責任者）として招聘
　・ハロゲンと電球型蛍光灯の販売取りやめ（店舗販売する照明器具を全てLEDにすることを2016年度中に実現）
　・FSC認証*を受けた素材の使用を2倍へ
　・2020年までには再生可能なエネルギーをイケアで消費する以上に作り出す
　　→　店舗工場配送センターの屋上すべてに 30万枚のソーラーパネルを設置済。6ヶ国に14の風力発電所を建設
・女性管理職比率を50%に
　　→　2017年時点で48%とのこと
　・100%ベター・コットンへ
　　→　2016年には達成済み

*Forest Stewardship Council（森林管理協議会）の略で、森林の環境保全に配慮し、地域社会の利益や経済的に持続可能な形で生産された木材に付与する認証

線路のつなぎ目に、従来の鉄やコンクリートではなく、タフで耐久性のあるプラスチックをリサイクルしたエコ商品をはめる。

環境や、フェアトレードといったことに配慮された商品を販売するeサイトを運営。
このサイトで商品を買った消費者に、エコチップスというポイントを付与し、エコフレンドリーな懸賞に変えたり、環境活動への寄付にあてることができるようにしている。

LawGeex（米国＆イスラエル）が提供している法務契約書の内容を自動的にチェックするツールを活用している。
このツールを使えば、契約書に記載されるべき条項が自動的にチェックされ、問題がなければ承認へ進み、条項の欠如や不適合が検出された場合は検出箇所にフラグを立てる。

・院外処方の実施
・職員寮としている建物の不動産会社と2ヶ月のフリーレント(職員退職後の空室発生時に次の入居までの１~３カ月程度の家賃を無料とする契約形態)契約を締結。

外部コンサルタントを中心に経営戦略室を設け、下記を実施。
・医師から栄養士への特別食オーダー漏れをヒアリングにより発見し、電子カルテと連動して特別食をオーダーする仕組みを導入。
（特別食には医科診療報酬が加算される）
・術前・術後日数の短縮を実施。
・後発薬への切り替えを実施。

Pepperの運用基盤として、クラウドサービス「Microsoft Azure」を導入。

2019年から段階的にお互いのATM利用料を無料とする施策を実行。

オンライン/オフラインで、経理、人事/採用、総務、営業サポート、ECサイト/メディア運用をサポート・代行してくれるアシスタントサービス「HELP YOU」を導入。
メディアサイトのレギュレーション（規制・規則）を決めるところから始まり、現在は記事のライティング、取材先の営業リスト作成、原稿のシステム入稿から、その先のクライアントへの確認まで一連の業務をアウトソースしているとのこと。

オンライン/オフラインで、経理、人事/採用、総務、営業サポート、ECサイト/メディア運用をサポート・代行してくれるアシスタントサービス「HELP YOU」を導入。
具体的には、リサーチと提案書の作成を依頼。

オンライン/オフラインで、経理、人事/採用、総務、営業サポート、ECサイト/メディア運用をサポート・代行してくれるアシスタントサービス「HELP YOU」を導入。

経費精算、帳票・仕分入力、請求書発行、売掛・買掛管理、月次決算等をカスタマイズ対応してくれるバーチャル経理アシスタントサービス「メリービズ」を導入。

経費精算、帳票・仕分入力、請求書発行、売掛・買掛管理、月次決算等をカスタマイズ対応してくれるバーチャル経理アシスタントサービス「メリービズ」を導入。
今では90%を委託している。

経費精算、帳票・仕分入力、請求書発行、売掛・買掛管理、月次決算等をカスタマイズ対応してくれるバーチャル経理アシスタントサービス「メリービズ」を導入。

コンサルティングファームに勧められ、2017年12月に「クラウド型間接材調達支援サービス」を導入。
背景箇所に記載の業務負荷を軽減する目的だけでなく、コスト削減*も目的とした。

*発注する間接材を店舗ごとに選定を任せていたため、品質や価格にバラつきが生じ余計な支出が発生しており、間接材の品目を統制すればコスト削減にもつながる可能性が高かった

利用システムの入り口を変えるだけのことだったので、予想よりもスムーズに移行できた。
現在は雑貨を扱う店舗や東京本社・前橋本社などの拠点も含め、国内で約380か所の間接材調達を一元化している。

2019年、AIを活用して生産調整の精度向上に取り組むと発表。まずアサヒ飲料の工場で7月に本格稼働。
過去の在庫実績や出荷数量をAIが学習し、担当者に最適な生産計画を助言する。
具体的には、2週間程度先の生産計画に対し、AIが過去のデータに基づき「十六茶を1万ケース増産」などの助言をする。
生産調整の担当者が最終決定した結果を反映し、AIの精度を高めていく。

オーデコロンの製造プロセスにAIを導入。特定の市場向けに新しい処方を提案するシステムを使用して製造した、2種類のフレグランスを2019年6月に発売。
ただし、発売までに2年がかかっており、投資回収にはまだ時間がかかりそう。その上、コストのかかるITシステムのアップグレードと格闘している。

ユニクロのECサイト向け有明倉庫では、RFIDタグやセンサーといったIoT技術やロボット技術などを駆使しているとのこと。
商品1つひとつをRFIDで区別し、位置や動きを追跡できるようにしている。
これにより商品の入庫から荷下ろし、検品、保管、出庫指示、箱作り、封かん、仕分け、コンテナの片付けまで、ピッキングを除く作業を自動化できている。

機械学習と最新の分析システムを組み合わせ、吹雪や嵐など輸送の障害となる事象が発生したときに最適な輸送ルートを再設定するオンライン・プラットフォームを稼働させた。

必要な場所・時間に最適なクルマを用意するため、日々の配車走行データをAIで分析し、どの場所のどの時間にどれくらいの移動のニーズがあるか需要予測を行っている。
配車リクエストに対してどのクルマを向かわせるかを判断するアルゴリズムにもAIを活用している。

AIを使った需要予測の実証実験を開始。
店舗の売り上げなどを予測し、従業員シフト調整や調理の効率化を目指す。

次世代スマート工場「安川ソリューションファクトリ」を完成。
産業用ロボットなど合計1000台を超える機器を駆使した上で、機器同士をつないでプロセスを統合。
また、IoTツール「YASKAWA Cockpit」（YCP）を活用し、稼働データを分析して減速機の故障時期を予測する。
故障予測日が所定の期間内になると画面に警告を表示してメンテナンスを促す。

2018年12月から、AIを使った顧客向けのチャットボットを導入。
個人向けインターネットバンキングに関する問い合わせにネット上で24時間応答する。
顧客の利便性向上の一環で、チャットボットで対応できる分野を順次拡大。

2020年3月をめどに、マンション居住者の問い合わせにAIによる音声対話で答える仕組みを導入する予定。
管理人の不在時や勤務時間外でも、暮らしに関する質問や各種届け出に対応できる体制を整える。

具体的には、一般的な紙の掲示板に代わる電子掲示板「スマートインフォメーションボード」を設置し、ここにAIを搭載した音声対話機能「AI管理員」を組み込む。
当面は基本的な情報を中心にやりとりを重ね、AIに的確な回答を学習させた上で回答を充実させ、地域や管理組合で異なる細かい“ローカルルール”にも対応できるように作り込む。

ロイヤリティマーケティングは、共通ポイントサービス「Ponta（ポンタ）」を運営。
2018年、AIプログラムを提供する米IT企業のデータロボットとの業務提携を発表。
12月中にデータロボットのAIプログラムをマーケティングサービスに導入し、会員の利用データの分析の精度を高める。
データロボットのAIプログラムは1000種類以上のアルゴリズムを搭載されている。

2017年春から準備を始め、2018年4月にRPAを本格導入。
順次適用業務を増やし、2018年11月上旬までに111の業務でRPAの利用を開始。
2019年3月末までに150業務への導入を目指す。

2019年夏をメドに、AIを活用した会計不正の検知システムを導入予定。
過去の財務諸表のデータと会計不正の事例を分析して関係性を指数化する。
企業の監査では、のれんの減損処理や利益調整などに関係する項目で不正の「危険ライン」を示す。

なお、同業である中小の監査法人にも外販し、監査品質の向上につなげてもらう考えだ。会計士不足でAI活用が課題になっている一方、システム開発費が大きいため需要は大きいとみている。

2019年、産業技術総合研究所と、人工知能技術を用いて、トマト加工品中の変色部やヘタ、髪の毛などを検出する技術を開発したと発表。
500枚の画像で検証したところ全ての検出対象を見落としなく見つけられた。
2020年までに生産ラインでの利用を目指す。生産ラインを流れる果肉の中から、黒く変色した果肉やヘタ、毛髪、虫を検出する。検出性能を500枚の画像でテストすると見落としはなかった。

2019年、専門知識がなくてもプラント運転データを解析できる人工知能活用ツール「プラッチェロ」を開発し、運用を開始。
プラント操業から得られる膨大なデータを解析することで需要予測や故障の予兆検知などが可能になる。
横浜本社内の遠隔監視センターにプラッチェロを導入しており、2020年には同ツールを扱える技術者を300人程度に拡大予定。