お客様が AI 投資から測定可能な価値を創出するのを支援する

【明治安田生命保険相互会社様】130万件の検診データを活用してAI予測機能でモデルを構築・運用

【村田製作所様】組織横断のプロジェクト体制&領域別の教育プログラムで製造現場でのAI活用を実現

【東京ガス様】社内各部署のAI人材が課題を解決~教育から分析の実践までツールと組織がサポート

金融業界の DX は、年々高度化している。とりわけ、その中核を担う AI 導入は、概念実証（PoC）を乗り越えた後であっても、単一モデルがシンプルな構成で運用されているケースがほとんどだった。近年は、AI モデルの継続性や複数のモデルを同時並行的に実行・制御する本格的な AI の導入に転換してきており、現場レベルでも影響の低い業務での“お試し”的な運用から、基幹業務に直結する AI 利用に変わりつつある。

サプライチェーンの「DX」という言葉がメディアで日々取り上げられる一方で、「どこから 手をつけて良いのかわからない」「どんな体制が必要なのか」といった 声が多く聞かれます。遅れていると指摘される日本の DX をどう進めて いくべきなのでしょうか。現場起点で AI 活用に取り組み、全社的に AI 活用を推進しているヤマハ発動機株式会社の大西 圭一氏とダイハツ 工業株式会社の太古 無限氏に、DX を推進するプロジェクトをどう立ち上げ、どう広げていったのかを聞きました。

業務プロセスの最適化のために AI に注目したトルコの大手セメントメーカーは、AI による改善効果を実感し、本格導入に踏み切りました。今では、コスト削減にとどまらず、さらに重要な成果として CO2 排出量を年間約 20 万トン抑制できるようになりました。

株式会社資生堂では、発売前の新製品の需要予測に AI 技術を取り入れました。単に AI で予測精度を高度化するだけでなく、市場と顧客に通じたビジネスプロフェッショナルがAI と協働することで、経営指標に貢献できる需要予測を実現しています。

世界で愛されるスモールカーづくりを目指し、軽自動車を中心とし たラインナップで、人々の生活や仕事を支えるダイハツ工業株式会社。同社では、「100 年に一度」と言われる自動車業界の変革期に当たって、2019 年から本格的な AI を活用した業務改善の取り組みを開始しました。最初は職場の有志3 人で始めた草の根の活動が、経営層のバックアップ社内のさまざまなキーパーソンの助言を得て、現在では全社的な活動に拡大。社内における「AIの民主化」を目指した学習や実践の機会づくり、そして AI 人材育成に向けた 体制づくりを着々と進めています。