様々な業界のAI・機械学習の活用事例

こんにちは!
IT企業に勤めて、約2年間でデータサイエンティストになったごぼちゃん(@XB37q)です!

このコラムでは、各業界のAI活用を紹介します。
ビジネスでAIを活用するには、各業界の課題と現状、様々なAI活用の事例を知ることで、提案活動を積極的に行えることができます。
雑談などに使うこともできますね!

様々な業界
様々な業界

小売業界

小売業界の業績は好調であり、業績は右肩上がりになっています。

この章では、小売業界のAI活用事例を紹介します!!

小売業界の課題

今の時代はモノが売れない時代と言われています。その理由の1つが「急速なデジタル化社会」です。ITの普及によって利便性の高いサービスが多く登場しています。このIT変革が、消費者の購買行動に影響しています。

テレビCMや新聞広告等のマスマーケティングが主流だった時代では、消費者の情報源は非常に限られていましたが、現代では消費者は欲しい情報を欲しい時に、自ら取得することが可能です。そういった流れの中で、消費者はインターネットショップサイトを活用するようになりました。

また、単なる商品力だけではモノが売れない時代になり、消費者ごとにサービス内容を変化させた商品が必要になってきました。そういった商品を生み出すために、消費者のニーズを見極め、さらに消費者心理や購買行動を学ぶ必要があります。

  • ショールーミング化:本来モノを販売するはずの店舗が、まるでショールームのようにモノを下見するだけの場所になってしまうこと
  • 消費者ニーズの多様化・細分化:消費者ごとのニーズに合わせた商品やサービスを望むようになること

このような課題に向けて、物を多く売るのではなくコストを下げることにAIは多く活用されています。

ダイナミックプライシング

食品小売業向けに廃棄ロスの低減や在庫を最適化するサービスです。

売れ行きや消費期限を参考にしながら、食品の適正価格を算出し(ダイナミックプライシング)、食品の消費期限に応じてAIが価格を変動させるサービスです。

AIが判断した価格は、すぐに店舗内の食品棚に掲示している電子棚札に送信され、表示価格が変化します。

購買行動分析

カメラの映像から、顧客の年齢や性別、移動経路や手に取った商品などの情報を収集するシステムです。

カメラと映像解析によって欠品する前、または完売した場合にスタッフへ通知するシステムも存在しています。

無人店舗

無人で運営を行う店舗です。

無人レジの技術としては、商品購入時のスキャンやレジ清算を必要としない技術です。天井設置のカメラのみで買い物客と商品の動きを認識します。

現状は、商品の補充などの作業を人が行っているため、1店舗に一人の店員が働いている状態が多いです。

医療・介護の業界

医療業界は高齢化による需要に合わせて、業績が増加してます。

この章では、そんな医療業界のAI活用事例を紹介します!!

医療・介護業界の課題

医療・介護業界では、少子高齢化問題が大きな問題になっています。「2025年問題」という単語をご存じでしょうか?「2025年問題」とは、第一次ベビーブーム(1947年~1949年)の時に生まれた世代が後期高齢者である75歳に達し、医療や介護などの社会保障費が増えることを懸念する問題のことです。

2025年には後期高齢者人口が約2,200万人となり、国民の4人に1人が75歳以上になる計算です。数多くの高齢者を数少ない若い世代が支えることになり、経済面で若い世代の大きな負担となります。

この2015年問題のキーとなる高齢者は、若い人と比較して病気にかかりやすく、病院へ行く頻度も増え、処方される薬の種類、量も多いです。そして、病院と医師の不足が問題になります。重篤患者の受け入れや難しい処置、精密検査はおのずと病床のある大病院に限られます。ところが資金繰りの悪化や働く医師の不足などにより、大きな病院ですら受け入れられないことが起こっています。病院で患者の受け入れができないようでは、どこの地域で暮らしていても安心して老後を過ごすことはできません。

このような課題に向けて、薬剤や人材不足を補うためにAIは多く活用されています。

AIによる創薬

治療薬を発見するAIシステムです。

化合物データをAIが利用し、自動探索技術を使って治療薬が発見されました。

業界平均では探索研究に4年半かかるところ、AIによって12カ月未満で完了したとの結果になっています。

今後もAIの活用により、開発速度が向上する可能性があります。

疾患診断でのAI活用

生体センサーやモニター記録から集中治療室(ICU)における重篤な病態変化や致死的疾患の発生を予測するシステムです。

患者の病歴が長くなればなるほど診療録やセンサーなどのデータが膨大になり、医師だけでは全てのデータを確認することが難しいです。

この課題に対して、AIがデータを使うことで、医師の見落としを少なくすることができる可能性があります。

画像診断でのAI活用

MRA画像データから90%以上の確率で脳動脈瘤を自動検出可能になりました。

医療周辺技術の発達と高齢化の進展によって、施設あたりの医療画像数は増加していますが、それに伴う医師の増加は十分でありません。

AIは医師の作業を助けることで、作業負担を軽減することができる可能性があります。

金融・保険

金融業界は卸売・電気機器・自動車に次ぐ規模の大きい業界であり、フィンテックやインシュアテックなどITの介入も活発な業界です。

この章では、そんな金融業界のAI活用事例を紹介します!!

金融・保険業界の課題

少子高齢化が進むにつれて、税金を納めてくれる若い人の割合が減っていきます。そうすると、医療費や介護費が増える一方で、その元手となる税金を支払える人数が減るため、若い人一人当たりの負担額が増えていきます。‌
‌この医療費や介護費の元になる社会保険料というのはお給料から天引きされるため必ず払う必要があります。すると若い人の一人当たりの手取が減ってしまいます。この‌社会保険料が増えたため、民間保険への加入をやめる人や、契約を打ち切る人が増えていきます。この若い人の減少、医療・介護費の増大が、生命保険会社へ直接影響を与えていくと思われます。

また、保険業界の会社は資産運用でも利益を出しています。しかし現在は日銀のマイナス金利政策の導入により、これまでと比較すると運用益が減少しており、‌そうすると他で補填する必要があります。そうなった場合、保険料の値上げを行いますが、そうすると加入者が離れていくといった負のサイクルに陥っていきます。

  • ‌医療・介護費の上昇による民間保険のリストラ
  • マイナス金利政策による資産運用益の減少

このような課題に向けて、金融・保険のサービスに付加価値を使えることで、多くの人へ使用してもらうためにAIは多く活用されています。

不正検知

クレジットカードの不正利用を検知するAI不正検知です。

クレジットカード決済をするタイミングで、不正パターンとの類似性をスコアとして算出することで、事業者はリアルタイムに不正な取り引きを早期発見できる可能性があります。

審査

AIを活用した融資サービスです。

主に中小企業や個人を対象に、与信精度の向上や審査のスピードアップの可能性があります。

人では処理しきれなかった膨大なデータを融資の判断材料に使えるようになったことがAI活用を活発にしたと思われます。

リコメンド

AIによる資産運用アドバイス機能です。

初心者でも適切なアドバイスを貰える、冷静な判断個人の想いや感情などから生じる問題を解決できる可能性があります。

食品業界

食品業界は共働き世帯の増加やコロナウイルスの影響など変化が活発な業界です!

この章では、そんな食品業界のAI活用事例を紹介します!!

食品業界の課題

日本人は、食の安全性への関心がとても高いです。また、メーカーなどで食品の産地などに偽装があった場合は、社会的問題として取り上げられることもあります。今後の食品業界では、現在の高い水準にある安全性を維持しつつ、産地の偽装や衛生問題などで、消費者の信頼を落とさないようにするシステムや態勢を強化していくことが、より重要視されるようになるでしょう。

少子高齢化が進んでいく日本では、人口が減少していきます。その結果、食品業界は消費者の食事がそのまま収益に繋がっている業界のため、人口減少による影響は大きいと思われます。どんなに安全で美味しく、便利な食品や製品を生産しても、それを消費する側である人口が減少してしまうと、相対的に食事数が減り、食品業界の売上は落ちていくというわけです。このような国内の状況に見据え、人口が減少して縮小するであろう国内市場を、何で埋め合わせていくか考えることは、食品業界にとって大きな課題となっています。

また、近年食品ロス削減推進法が施行されました。食品ロスとは「本来食べられるにもかかわらず捨てられる食品」のことを指します。この食品ロスを会社や個人でも少なくしていくことが、法律で設定されました。

  • 食の安全性
  • 国内市場の縮小
  • 食品ロスの削減

このような課題に向けて、食の安全性を効率化、市場の縮小に向けたマーケティング、食品ロスを削減するためにAIは多く活用されています。

画像認識による重量計算

画像認識による生産の加工を自動化するシステムです。

作業員が 目視により、重量、形状等を判断し手作業による加工が多く、熟練作業が多かった。

生産性改善、生産量のばらつきの削減、人件費の削減の可能性があります。

消費シーンでのAI活用

SNSの投稿画像をAIで解析し、ドリンクの消費シーンを分析する取り組みです。

自社商品がどのような生活シーンで消費されているのかを把握することは、消費者心理を深く理解するための重要課題です。

消費者がそのドリンクを飲むシチュエーションや、一緒に食べられている食料品などからマーケティング施策や商品開発に活用できる可能性があります。

需要予測による食品ロスの削減

食品の需要を最適化するサービスです。

食品の需要予測には、人口統計や交通量といった商品の販売に影響を与えるデータに加えて、天気や気温といった気象情報が不可欠です。

食品ロス削減推進法が施行されたのに対して、食品ロスを大幅に減らすことができる可能性があります。

建設業界

建設業界は東日本大震災の復興、東京五輪を背景に好調な推移をしている業界です!

この章では、そんな金融業界のAI活用事例を紹介します!!

建設業界の課題

都市再開発に向けた需要、東日本大震災に端を発する日本各地の災害からの復興需要、東京オリンピックに向けた首都圏の交通網、ホテル、各種商業施設の需要などが重なり、今の時代は「建設バブル」と言われるほど需要が大きい状態です。

この建設バブルは2020年に頂点に達すると言われていますが、その後もオリンピック・パラリンピック開催に伴う建設ラッシュを筆頭に、他にも大規模な建設プロジェクトの進行が予定されています。そのため、2020年以降も建設バブルはさらに加速することが見込まれています。

また、そうした新規建設だけでなく、今後は維持管理も重要になります。新規建設をするたびに維持管理する建物を増えていきます。そのため、維持管理の需要は年を追うごとに高まってゆくでしょう。

また、地域のインフラ整備も引き続き大きな課題です。建設業は地域社会の安全・安心の確保を担う、地域の重要な守り手でもあります。

国道のメンテナンスといった典型的な地域のインフラ整備だけでなく、災害時の応急対応や「地方創生」への貢献など、地域の中小企業は幅広い活躍を期待されています。

  • 新規建設
  • 建物の維持管理
  • 地域のインフラ整備

このような課題に向けて、新規建設、維持管理などをするためにAIは多く活用されています。

設計の支援

建築時の構造設計を支援するツールです。

企画設計から詳細設計にかけて構造設計に関するノウハウのデータから、構造設計を支援します。

ルーティン化している業務の削減、人がクリエイティブに費やす時間の増加の可能性があります。

画像解析による舗装損傷診断

路面の映像からわだち掘れとひび割れを検出するです。

ディープラーニングを活用してひび割れとその劣化レベルを検出しています。

路面の目視点検や専用機器による調査に比べ、安価で効率的に路面の健全度の見える化ができる可能性があります。

無人化施工

無人施工を可能にするシステムです。

重機の自律走行を可能にする「走行制御システム」、人と重機の接触を防ぐ「人検知止システム」の2つにAIが利用されました。

作業の効率化、安全性の向上の可能性があります。

製造業界

製造業界は労働人口の減少に伴った人材不足の影響を受け人材確保が困難な業界です!

この章では、そんな製造業界のAI活用事例を紹介します!!

製造業界の課題

品質管理の適正化が製造業における重要な課題です。コスト削減や人手不足などから、製造業は品質検査や異常検知などによって、安定的に高い基準を満たさなければなりません。そのような状況で近年、品質管理に関しては不正の事案など、トラブルが発生しています。

また、少子高齢化が進む日本において、各業界での人材確保は質、量ともに重大な課題になっています。なかでも中小規模の製造業では、専門知識や技術を持った職人や経営者の高齢化と継承者不足に悩まされてきました。それに加え、2020年は新型コロナウイルスの感染拡大の影響で雇用状況が複雑化してきています。全般的に人材確保が厳しい状況であるにもかかわらず、現状では人材を確保のみならず雇用維持をすることも難しい状態に陥っている製造業者が多いともいわれています。また、日本の製造業の技術力を支えてきた技術者の高齢化が進んでおり、過酷な労働環境を起因とする人材確保の難しさが原因で、技術継承ができない状況にも陥っています。

  • 品質管理の維持
  • 人材不足
  • 技術継承

このような課題に向けて、品質管理の維持や人材不足、人材不足から技術継承などをするためにAIは多く活用されています。

画像認識による品質管理

生産品の選別工程で、AIによる画像認識を使うシステムです。

見栄えの悪いポテトをカメラ画像を通じてAIが選別します。

「目視検査」と比べAIを活用することで、商品の品質が安定する、判断基準を統一する、ヒューマンエラーを減少することができる可能性があります。

画像認識による安全サポート

AIによる画像認識技術を活用した人物検知により、立ち入り禁止エリアへの作業者の進入を検知するシステムです。

立ち入り禁止エリアに作業者が進入してしまった場合に、AIが警報を発するとともに自動でラインを停止させるシステムです。

このシステムは、安全な職場づくりができる可能性があります。

予知保全

電流の変化からモータの故障を予測するサービスです。

故障する前にメンテナンスを行えるようになった。

人に依存してきた生産工程や品質保証の判断・動作を最適化、予備在庫の管理コストを削減できる可能性があります。