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

カナダの代表的な後払い決済プロバイダーは、データに関するインサイトを 6 倍速く入手すると同時に、競争力を強化し、バイアスを低減しています。

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。

Turo は、価格設定やリスクレベル、マーケティングなどあらゆる情報の獲得に DataRobot のデータインサイトを活用し、情報収集に必要な労力を 90% 低減しました。

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。

株式会社ジーエス・ユアサ コーポレーションにはこれまで、社内にデータ分析専門の部署が存在せず、いわゆるデータサイエンティストという役割の人間もいませんでした。そんな環境の中で、AI による自動車用鉛蓄電池の販売予測をいかにして現場適用したか紹介します。

説明可能な AI を使用して人材採用業界と候補者の体験を変革（英語）