AIの活用事例11選！AIの仕組みやできること、活用ポイントも解説

AI（人工知能）とは

AI（人工知能）とは、 人間が行ってきた「判断・予測・学習」といった知的活動を、コンピューター上で再現する技術の総称 です。

大量のデータをもとに規則性を見つけ出し、結果を予測・提案できる点が特徴で、近年は業務効率化や人手不足対策として注目されています。

画像認識や音声認識、文章生成など活用領域は幅広く、製造業・小売・医療・マーケティングなど、あらゆる業界で導入が進んでいます。

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AIは特化型と汎用型の2種類

AIは、特定の目的に限定して機能する「特化型AI」と、 人間のように幅広い課題へ対応する「汎用型AI」 に大別されます。

現在、実用化されている多くは特化型AIで、需要予測や不正検知、チャットボットなど業務ごとに役割が明確です。

一方、汎用型AIは複数のタスクを横断的に処理できる構想段階の技術で、将来的には高度な意思決定支援への活用が期待されています。

AIの仕組み

AIは 「入力データ」「学習アルゴリズム」「出力」の3要素によって成り立って います。

大量のデータを取り込み、アルゴリズムによって特徴や規則性を学習。その結果をもとに予測や判断を行うのが基本構造です。

入力データ

入力データは、 AIが判断や予測を行うための材料となる情報 です。

画像・音声・テキスト・数値など形式はさまざまで、業務内容に応じて適切なデータが用いられます。

例えば需要予測では、過去の売上や天候、曜日などが活用されます。

データの量だけでなく、誤ったデータや重複情報を取り除き、分析に使える形に整える作業の精度が、AIの性能を大きく左右します。

学習アルゴリズム

学習アルゴリズムは、 入力データから規則性や特徴を見つけ出すための仕組み です。

代表的なものに、正解データを与えて学習させる教師あり学習や、データ構造を自動で分類する教師なし学習があります。

目的に合ったアルゴリズムを選ぶことで、分類・予測・認識など多様な処理が可能になります。

出力

出力は、 AIが学習結果をもとに導き出した最終的な結果 を提示するプロセスです。

「来月の売上予測」などの数値データや、「優良顧客・離脱リスクあり」といった分類結果、チャットボットの回答文など、業務に直結する形で結果が出力されます。

出力された情報を人が活用することで、業務判断の迅速化や精度向上につながります。

機械学習やディープラーニングとの違い

AIは人間の知的作業を模倣する技術分野全体を指す言葉 で、その中に「機械学習」や「ディープラーニング（深層学習）」が含まれます。

機械学習はデータからルールを学習する仕組みで、売上予測やレコメンドなどに活用されます。

また、ディープラーニングは、人間の脳構造を模した多層構造により、画像認識や自然言語処理といった高度な判断を可能にする技術です。

AIでできること・身近な場面での活用例

AIは、 これまで人が行ってきた「見る・聞く・読む・考える」といった作業を支援・自動化する技術 です。

近年は企業向けの高度なシステムだけでなく、スマートフォンや家電、Webサービスなど、私たちの日常生活の中でも当たり前のように使われています。

ここでは、AIができる代表的なことと、身近な活用例をあわせて紹介します。

画像・動画認識

画像・動画認識は、 写真や映像の中に写っている人物や物、文字などを判別する技術 です。

人の顔や風景、文字情報を自動で見分けられるため、人が一枚ずつ確認しなくても、AIが特徴を捉えて処理できる点が強みです。

画像整理やセキュリティ、医療分野など幅広い用途で活用されています。

身近な場面での活用例：スマートフォンの画像編集機能

スマートフォンの写真編集機能では、 人物と背景を自動で判別し、背景をぼかしたり不要な物を消したり できます。

被写体を自分で細かく指定しなくても、AIが写真の内容を理解して処理を行うため、誰でも簡単に見栄えの良い写真を作成可能です。

音声認識、変換、操作

音声認識や音声操作は、 人の話し声を理解し、文字に変換したり指示として処理したりする技術 です。

キーボード入力が完全に不要になることはありませんが、文字起こしを修正するだけで済むため、作業効率の向上や操作の簡略化につながります。

会議の文字起こしや、スマートデバイスの操作などで広く利用されています。

身近な場面での活用例：音楽の自動作曲

音楽の自動作曲では、過去の楽曲データを学習したAIが、 指定した雰囲気やジャンルに合わせてメロディや伴奏を生成 します。

動画のBGMや店舗用音楽などに使われることが多く、専門知識がなくても用途に合った音楽を手軽に作成できる点が特徴です。

自然言語処理

自然言語処理は、 人が日常的に使う言葉の意味を理解し、質問への回答や指示の解釈を行う技術 です。

単語だけでなく文脈を踏まえて処理できるため、「何をしてほしいのか」を正しく判断できます。

文章の要約や翻訳、問い合わせ対応などにも使われており、人とシステムのやり取りをより自然な形にする役割を担っています。

身近な場面での活用例：家事の自動化

スマートスピーカーやスマート家電では、 話しかけた内容を理解し、家事を自動で実行 します。

例えば「エアコンをつけて」「掃除を始めて」といった指示を言葉として認識し、対応する家電を操作します。

手が離せない状況でも使えるため、日常の家事負担を軽減し、生活の利便性を高めています。

データの分析・予測・意思決定支援

AIは、 売上実績や利用履歴、時間帯、天候などのデータを分析 し、需要や利用状況の変化を予測して業務判断を支援します。

例えば、小売では来週の販売数を予測して仕入れ量を調整し、飲食店では混雑時間帯を予測してスタッフ配置を最適化します。

日常的なサービスでも、動画や音楽のおすすめ表示、ポイント付与の最適化などに使われており、根拠のある判断が可能になります。

身近な場面での活用例：チャットボット

Webサイトやアプリに設置されているチャットボットでは、 過去の問い合わせ内容や利用履歴をもとに、質問の意図を判断して最適な回答を提示 します。

例えば「料金を知りたい」「手続き方法を確認したい」といった質問に対し、状況に応じた案内を即座に返すことが可能です。

ロボット制御

ロボット制御とは、 カメラやセンサーから取得した情報をもとに、ロボットが周囲の状況を判断しながら動作を制御する技術 です。

人や障害物との距離、動きの変化をリアルタイムで把握できるため、決められた動作を繰り返すだけでなく、安全性を考慮した柔軟な対応が可能になります。

工場や倉庫だけでなく、警備や清掃など人の常時対応が難しい場面での活用が進んでいます。

身近な場面での活用例：配膳ロボット

飲食店で活用される配膳ロボットは、 店内のレイアウトや人の動きを認識しながら、料理を安全に客席まで運ぶロボット です。

センサーやカメラを使って障害物を回避し、混雑状況に応じてルートを調整するため、人とすれ違う場面でもスムーズに走行できます。

​​​​​​​​​​​​​​これにより、スタッフの配膳業務を削減し、接客や調理など本来注力すべき業務に集中できる点が大きなメリットです。

最適化

最適化は、複数の条件を同時に考慮し、最も効率の良い選択肢を導き出すプロセスです。

時間、距離、コスト、優先順位などを総合的に判断できるため、人が手作業で行うよりも無駄の少ない計画を立てられます。

業務の効率化やコスト削減を目的に、物流や交通、スケジュール管理など幅広い分野で活用されています。

身近な場面での活用例：渋滞状況等を踏まえた配送順やルートの決定

物流業における配送ルートの決定では、AIが リアルタイムの渋滞情報や天候、配達時間の指定条件をもとに、最適な順番と経路を算出 します。

事故や工事による遅延が発生した場合も、状況に応じてルートを再計算できるため、遅配のリスクを抑えられます。

この仕組みは、地図アプリの経路案内や配達サービスでも身近に利用されています。

【業界別】AIの活用事例

AIは業界ごとに異なる課題に対応する形で導入が進んでいます。

人手不足や業務の属人化、判断のばらつきといった問題に対し、AIがデータをもとに支援・自動化を行うことで、業務効率や品質の向上につながっています。

ここでは、代表的な業界ごとにAIの具体的な活用事例を紹介します。

製造業におけるAI活用事例（検品・需要予測・品質管理）

製造業では、 画像認識AIによる外観検査 が広く活用されています。

人の目では見逃しやすい微細な傷や不良を自動で検出できるため、検品精度の向上と人手削減を同時に実現します。

また、過去の生産量や受注データをもとに需要を予測し、生産計画を最適化することで、過剰在庫や欠品の防止にも役立っています。

小売・流通業におけるAI活用事例（需要予測・在庫管理）

小売・流通業では、販売実績や季節要因、天候データなどを分析し、 商品ごとの需要を予測する用途 でAIが使われています。

これにより、売れ残りや品切れを減らし、適切な在庫量を維持できます。

さらに、顧客の購買履歴を分析しておすすめ商品を提示するなど、売上向上につながる施策にも活用されています。

医療・ヘルスケア分野でのAI活用事例（画像診断・文書作成）

医療分野では、 AIによる画像診断支援 が進んでいます。

レントゲンやCT画像を解析し、異常の可能性がある部位を提示することで、医師の診断を補助します。

また、診療記録や報告書の文書作成を自動化することで、医師や看護師の事務作業を減らし、診療に集中できる環境づくりにも貢献しています。

金融・保険業におけるAI活用事例（不正検知・データ分析）

金融・保険業界では、 不正取引の検知 にAIが活用されています。

取引履歴や行動パターンを分析し、通常とは異なる動きを検出することで、不正利用の早期発見が可能になります。

また、顧客データを分析してリスク評価や商品提案を行うなど、精度の高い判断を支える役割も担っています。

物流・運輸業でのAI活用事例（配車最適化・需要予測）

物流・運輸業では、 配送先や時間指定、車両の積載量などを考慮した配車最適化 にAIが使われています。

これにより、走行距離の短縮や燃料コストの削減が可能になります。

さらに、過去の配送実績や注文データをもとに需要を予測し、人員配置や車両手配を効率化する取り組みも進んでいます。

農業・スマート農業におけるAI活用事例（生育予測・省力化）

農業分野では、 作物の生育状況を予測する ためにAIが活用されています。

​​​​​​​気温や日照、土壌データを分析し、収穫時期や適切な作業タイミングを判断できます。

​​​​​​​また、ドローンやセンサーと組み合わせることで、見回りや水やりなどの作業を自動化し、人手不足の解消や作業負担の軽減につながっています。

【目的・業務別】AIの活用事例

​​​​​​​業務効率化を目的としたAI活用事例

インテックでは、自治体業務における資料探索の非効率さを課題として、富山県と共同でAI活用の実証実験を行いました。

​​​​​​​紙資料をOCRで電子化し、生成AIやマルチモーダルAIに学習させることで、 形式や保管場所が異なる文書を横断的に検索できる仕組みを構築 しています。

​​​​​​​その結果、担当部署や必要資料を特定するまでの時間が大幅に短縮され、業務効率の向上が確認されました。今後は要約機能の活用によるさらなる省力化も期待されています。

​​​​​​​▶参照：インテック、富山県と生成AIおよびマルチモーダルAIを 活用した働き方改革の実証実験を実施 ～複雑化・多様化する自治体職員業務の効率化検証～｜ニュース｜インテック

​​​​​​​マーケティング・営業でのAI活用事例

SALES ROBOTICS株式会社では、営業担当者ごとにリード判断や商談見込みの精度にばらつきがあることを課題として、Sales Cloud Einsteinを導入しました。

​​​​​​​経験や勘に頼りがちだった営業判断をデータで補正するため、 AIによるリードスコアリングや商談スコアリング、売上予測を活用 しています。

​​​​​​​その結果、スコア81点以上のリードではアポイント獲得率が大幅に向上し、営業活動の優先順位付けが明確化されました。

​​​​​​​​​​​​​​個人差を抑えながら、安定して成果を出せる営業体制の構築につながっています。

​​​​​​​​​​​​​​▶参照：Sales Cloud Einstein の導入活用事例｜導入企業「SALES ROBOTICS株式会社様」｜AI・人工知能製品・サービス・ソリューション・プロダクトの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

​​​​​​​カスタマーサポート・コールセンターでのAI活用事例

LINEヤフー株式会社では、月間数十万件に及ぶ問い合わせ対応において、従来型チャットボットでは多様化する質問に十分対応できないことが課題でした。

​​​​​​​そこでSalesforceの自律型AIエージェント「Agentforce」を導入し、 ナレッジを再設計したうえでAIによる自動応答を強化 しています。

​​​​​​​その結果、月間30万件超の問い合わせをAIが対応でき、回答精度は8割超まで向上しました。

​​​​​​​単純な対応をAIが担うことで、オペレーターは難易度の高い対応に集中でき、顧客体験と運用効率の両立を実現しています。

​​​​​​​▶参照：LINEヤフー Agentforceで「問い合わせの8割」を対応

​​​​​​​データ分析・需要予測におけるAI活用事例

株式会社トリドールホールディングスでは、店舗スタッフが「食の感動体験」に集中できる環境を整えるため、需要予測を軸としたDXを推進しました。

​​​​​​​従来は、客数予測や仕込み量、シフト作成が経験に依存し、食材廃棄ロスやエネルギー消費が課題となっていました。

​​​​​​​​​​​​​​そこで富士通のAIによる店舗別・時間帯別の需要予測を導入し、 発注や人員配置、調理量を自動化 。

​​​​​​​その結果、業務負担の軽減に加え、食材ロスや水・電力・ガスなどのエネルギー利用を最適化し、コスト削減と環境負荷低減の両立を実現しています。

​​​​​​​▶参照：株式会社トリドールホールディングス 様 需要予測導入事例

​​​​​​​生成AIによるコンテンツ・資料作成の活用事例

富山県ではインテックと共同で、広報ドキュメントの作成業務に生成AIを活用する実証実験を実施しました。

​​​​​​​問い合わせ対応や資料検索、動画コンテンツのシナリオ作成など、従来は時間と経験を要していた業務を生成AIが支援する ことで、作業時間を大幅に短縮しています。

特に広報分野では、資料の要約や複数パターンの原稿作成が容易になり、情報発信のスピードと質が向上しました。

​​​​​​​書類DXにとどまらず、業務全体の見直しにつながる成果が得られています。

​​​​​​​▶参照：生成AIとマルチモーダルAIを組み合わせたデータ利活用の実証実験を通じて、「一歩先の自治体DX」を検証！ ペーパーレスや電子化による「書類DX」の先は、業務の在り方から見直す「業務DX」の時代へ｜Bizコラム｜インテック

成長を続けるAI市場の利用状況

AI市場は近年、業務効率化や人手不足対策を背景に急速な拡大を続けています。

​​​​​​​以前は研究用途や一部の大企業に限られていましたが、 現在では中小企業や自治体にも導入が広がり、需要予測、カスタマーサポート、資料作成など幅広い業務で活用 されています。

​​​​​​​特に生成AIの登場により、専門知識がなくても使える環境が整い、PoC（実証実験）から本格導入へ移行する企業が増加しています。

​​​​​​​AIは「一部の先進企業の技術」から「業務に欠かせないツール」へと変化しつつあります。

AIが必要とされる背景

AIが必要とされる背景には、 人手不足の深刻化 や 業務の高度化・複雑化 があります。

​​​​​​​少子高齢化により人材確保が難しくなる中、限られた人員で生産性を高める手段としてAIへの期待が高まっています。

​​​​​​​また、顧客ニーズの多様化により、経験や勘だけでは対応しきれない場面も増えました。

​​​​​​​AIを活用することで、データに基づいた判断や業務の自動化が可能となり、担当者は付加価値の高い業務に集中できます。

​​​​​​​AIは単なる効率化ではなく、持続的な成長を支える基盤として求められています。

AIをビジネスに活用するメリット・目的

業務効率化と生産性向上

AIをビジネスに活用することで、問い合わせ対応、資料作成、データ集計など、 時間を要する定型業務を自動化 できます。

​​​​​​​例えば、チャットボットによる一次対応や、生成AIによる議事録・報告書作成により、作業時間を大幅に短縮できます。

​​​​​​​その結果、従業員は企画立案や改善活動といった、より付加価値の高い業務に集中でき、生産性の向上につながります。

人材不足の解消

人材不足が深刻化する中、AIは「人の代替」ではなく 「人を補完する存在」として活用 されています。

​​​​​​​コールセンターでの自動応答や、需要予測による業務計画支援などにより、少人数でも業務を回せる体制を構築できます。

​​​​​​​採用難や属人化によるリスクを抑えながら、安定した業務運営を実現できる点が大きなメリットです。

人件費・業務コストの削減

AIを導入することで、手作業に依存していた業務を削減でき、人件費や外注コストの見直しにつながります。

​​​​​​​例えば、請求書処理やデータ入力を自動化することで、残業時間の削減や人員配置の最適化が可能です。

​​​​​​​業務量の波にも柔軟に対応できるため、 固定費を抑えた効率的な運営が実現 します。

ミス削減と品質向上による業務の安定化

AIは、 ルールに基づいた処理や大量のデータ確認を正確に行える ため、人為的なミスを減らす効果があります。

​​​​​​​例えば、入力内容のチェックや異常値検知をAIが担うことで、確認漏れや判断のばらつきを防げます。

​​​​​​​業務品質が安定することで、クレーム削減や信頼性向上にもつながります。

ビッグデータ分析とAIによるデータ活用

​​​​​​​AIをビジネスに活用することで、売上データ、顧客行動、在庫情報などの大量のデータを分析でき、 傾向や変化の可視化が実現 します。

​​​​​​​人手では見落としがちなパターンも把握できるため、需要予測や販促施策の精度が向上。

​​​​​​​データに基づいた判断が可能になることで、勘や経験に頼らない戦略的な意思決定を支援します。

新たな価値創造と顧客体験の向上

AIは業務効率化にとどまらず、新たなサービスや顧客体験の創出にも活用されています。

​​​​​​​例えば、顧客ごとに最適な提案を行うレコメンド機能や、24時間対応のサポート体制を構築することで、利便性と満足度を高められます。

​​​​​​​AI活用は、 競争力を高める差別化要素としても重要 です。

AIをビジネスに活用するデメリット

導入時の初期投資や運用コストの負担

AI導入には、 システム構築費用やクラウド利用料、データ整備の工数 など、一定の初期投資が必要です。

​​​​​​​さらに、導入後も利用料や保守費用、モデル改善のための運用コストが継続的に発生します。

​​​​​​​業務内容に合わないAIを導入すると、費用に見合った効果が得られず、コスト負担だけが増える可能性があります。ROIを見据えた導入計画が欠かせません。

情報漏洩リスクとセキュリティ体制構築の必要性

AI活用では、顧客情報や社内文書などのデータを扱うケースが多く、情報漏洩リスクへの対策が不可欠です。

​​​​​​​特に生成AIでは、 入力データの取り扱いや学習範囲を誤ると、意図しない情報流出につながる恐れ があります。

​​​​​​​アクセス制御やデータ管理ルールの整備、セキュリティに配慮したサービス選定など、技術面と運用面の両方で対策を講じる必要があります。

AI失業リスクとAI運用人材の不足

AI導入により業務が自動化されることで、「仕事が奪われるのではないか」という不安を抱く従業員も少なくありません。

​​​​​​​また、AIを導入しても、運用や改善を担う人材が不足していると、十分に活用できないケースが多く見られます。

​​​​​​​AIは人を置き換えるものではなく、人の業務を支援するツールであることを共有 し、社内教育や役割分担を進めることが重要です。

AIをより活用するためのポイント

AIリテラシーを高め、AIの特徴と限界を理解する

AIを活用する現場では、「何ができて、何ができないか」を理解することが欠かせません。

​​​​​​​例えば、生成AIは文章作成や要約が得意ですが、事実確認や最終判断は人が行う必要があります。

​​​​​​​基礎的な仕組みや注意点を共有する研修を実施し、過信や誤用を防ぐ ことで、現場で安心してAIを活用できる環境が整います。

倫理・セキュリティ・ガイドラインを整備する

AI活用では、個人情報や機密情報の取り扱いに十分な配慮が必要です。

​​​​​​​どのデータを入力してよいか、出力結果をどのように利用するかなど、 明確なガイドラインを定め ましょう。

​​​​​​​特に生成AIは、入力内容が外部に送信される場合もあるため、利用ルールや承認フローを整備することで、情報漏洩やトラブルを防げます。

高品質なデータを確保し、回答精度を高める

AIの精度は、学習や参照に使うデータの質に大きく左右されます。

​​​​​​​古い情報や誤ったデータ、重複した資料が多いと、回答の精度も低下するため注意が必要です。

​​​​​​​対策として、社内文書やデータを整理し、 最新かつ正確な情報をAIに使わせる ことで、実務に役立つアウトプットが得られやすくなります。

継続的な改善と運用体制を前提に活用する

AIは導入時の設定だけでは業務に合わなくなるため、使いながら調整することが欠かせません。

現場のフィードバックをもとにプロンプトや利用ルールを見直す ことで、回答精度や実用性を維持・向上できます。

担当者を決めて利用状況や効果を定期的に確認すれば、AIが一過性のツールに終わらず、業務に定着し、継続的な生産性向上につながります。

経営層を巻き込み、全社でAI活用を進める

AI活用を現場任せにすると、部門ごとに使い方がばらつき、効果が限定的になりがちです。

経営層が活用目的や優先順位を明確にする ことで、投資判断やデータ連携が進み、部門横断での活用が可能になります。

トップダウンで方針を示しつつ、現場の改善提案を取り入れることで、AIを業務効率化にとどまらず、組織全体の成長戦略に結びつけられます。

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AIを導入する手順

​​​​​​​まとめ

AIは業務効率化や人手不足対策、顧客体験の向上など、幅広い分野で実践的に活用が進んでいます。

​​​​​​​重要なのは、自社の課題に合った形でAIを取り入れ、継続的に改善することです。

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