ライフライン企業である東邦ガスグループのAI活用最新事例
~ 現地訪問要員計画における余剰人員削減までの道のり

AI・機械学習をビジネスに取り入れ企業競争力を高める取り組みは、今や多くの企業で活用が進み、様々なビジネス価値を生み出しています。

本ウェビナーでは、東邦ガス情報システム様をお迎えし、ガスの開栓・閉栓やガス機器修理などの訪問業務において、どのようにAIを活用し、運用負荷とコストの削減を実現したのかをご紹介いただきます。

東邦ガスグループ様は供給エリア内に287万件にも及ぶお客さま（ガス+電気+LPGの延べ数）を抱えており、年間で多くの現地訪問業務が発生しています。従来は日ごとの業務発生件数をマンパワーをかけて人手で予測し要員計画を作成していましたが、予測精度が悪いと要員過剰となり、余分なコストが発生していました。

この課題解決のため、東邦ガス情報システム様はAIを本格的に活用するプロジェクトを立ち上げました。AI活用がそもそも課題解決に適するか否かのアセスメントから開始し、機械学習モデルの開発を経て、実際に業務改善が期待できるかのビジネス評価までを6ヶ月で実現しています。

当日は、実ビジネスでの成功に導いた担当者にご登壇いただき、一連の取り組みにおける課題や工夫、今後の展望についてもご説明いただきます。