2025年 海外における「生成AI×ユースケース（事例）」に関する網羅的な調査（公開事例：74社×300枚付き）

【サブタイトル】

～ 当該主要ベンダ（74社）を中心に、海外における「生成AI×ユースケース（公開事例）」の網羅的な調査を実施、「海外×生成AI×ユースケース（公開事例）」×「分野セグメント別」の徹底探索・抽出・整理≪合計74社×300件の「海外×生成AI×ユースケース（公開事例）」×全種類を網羅的に抽出・整理＆集計・グラフ化・発表時期×ユースケース毎に有望度をランキング化≫～

【調査対象】

・「海外の生成AI×ユースケース（先進事例）」分野　全般　

【調査方法】

・弊社専門調査員によるオープンデータの収集ならびに、クローズドデータの収集、プラス弊社内データベースの活用により調査・分析を行った。

【調査＆レポート期間】

・2025年6月5日（調査開始）～2025年6月15日まで網羅的な調査を実施した。その後、レポーティング（コメント集計＆分析）を実施し、2025年8月12日にコメント集計＆分析ならびにグラフ化・コメント化が終了した。

【はじめに】

　2025年がスタートして7カ月が経過したが、海外における「生成AI×ユースケース（事例）」の網羅的な探索＆分野セグメント別　抽出・整理・レポートに対する期待値や注目度は今まで以上に高まっている。 また、ユースケース毎に発表時期×有望度を測定し、ランキング化して欲しい、といった要望も頂いている。

　ここ（直近）1年の間、日本よりは進んでいるであろう海外において、どのような「生成AI ×ユースケース（事例）」が生まれているのか、将来のヒントとなる個別の重要且つ先端的な事例（ビジネスの種）を集めて欲しい・ユースケース毎に発表時期×有望度を測定し、ランキング化して欲しいなど、海外における「生成AI ×ユースケース（公開事例）」について網羅的に調査＆レポート化して欲しい！といった声が高まっている。また、「生成AI 」関連ビジネスを積極的に展開しようと計画しているベンダにとって、今後の新規市場・顧客開拓・営業提案・商品＆サービス開発に役立つ（活用価値が高い）ような「海外×生成AI ×ユースケース（公開事例）」について、網羅的に深堀調査＆レポート化して欲しい！といった声も挙がっている。

　こうした声を受けて、未来トレンド研究機構では急速に調査ニーズが高まっている“2025年 海外における「生成AI ×ユースケース（事例）」に関する網羅的な調査（公開事例：74社×300枚付き） ” ～ 当該主要ベンダ（74社）を中心に、海外における「生成AI ×ユースケース（公開事例）」の網羅的な調査を実施、「海外×生成AI ×ユースケース（公開事例）」×「分野セグメント別」の徹底探索・抽出・整理≪合計74社×300件の「海外×生成AI ×ユースケース（公開事例）」×全種類を網羅的に抽出・整理＆集計・グラフ化・発表時期×ユースケース毎に有望度をランキング化≫～”をレポート化することとなった。

　この調査報告書が海外における「生成AI ×ユースケース（事例）」に着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【目次】

I. 総括　編 P1

1）大分類＆集計・分析（合計300件の生成AI×ユースケース・事例を集計＆網羅的に体系化）P2

2）大分類＆集計・分析（％）（合計300件の生成AI×ユースケース・事例を集計＆網羅的に体系化）P3

3）企業別×生成AI×ユースケース・事例分野（合計300件）別 ×マトリックス　集計＆分析＜企業・団体別件数（74社）＞P4

4）企業別×生成AI×ユースケース・事例分野（合計300件）別 ×マトリックス　集計＆分析＜企業・団体別件数（74社）グラフ化＞P5

5）企業別×生成AI×ユースケース・事例分野（合計300件）別 ×マトリックス　集計＆分析＜国別件数（11か国）・地域別件数（4地域） ＞P6

6）企業別×生成AI×ユースケース・事例分野（合計300件）別 ×マトリックス　集計＆分析＜国別件数（11か国）%＞ P7

7）海外・生成AI機能及び内容別 ×集計＆分析＜各企業が導入及び提供している機能を1としてカウントし集計＞P8

8）企業別×生成AI×ユースケース・事例分野（合計300件）別 ×マトリックス　集計＆分析＜発表年度×有望度（5段階）＞P9

9）生成AIの定義① P10

10）生成AIの定義② P11

11）あとがき P12

12)「海外×生成AI×ユースケース・先進事例」一覧（300件）＊100％出典先も記載した P13

Ⅱ.参考資料（付録） 編（74社×300枚） ＊出典企業別×海外×生成AI×ユースケース（公開事例のみ）P1

1.医療　P2

1-1. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×セマンティックイメージやスケッチに基づいて、リアルなイメージを作成することができ、医療機関において診断を行う上でのその促進的な役割が期待される×AI Multiple＞P3
1-2. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×アミノ酸配列からタンパク質の三次元構造を予測するように設計された高度な人工知能システムを使用し、生物学的プロセスを理解し、創薬や疾患研究などの分野を進歩させるために不可欠なタンパク質フォールディングの長年の課題に対処×Google DeepMind＞P4
1-3. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×ブリティッシュコロンビア大学の化学者とエンジニアのチームがファイザーと共同で、HeinSight2.0を開発し、コンピュータービジョンとリアルタイムの機械学習を統合して、化学品の精密処理プロセスを自動化×Pfizer＞P5
1-4. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×微妙な異常やパターンを検出することで、放射線科医ががん、神経障害、心血管疾患などの重篤な疾患を早期に診断することを可能にし、その結果、より効果的な治療とより良い患者の転帰を提供×Badix＞P6
1-5. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×潜在的な薬物相互作用を特定し、分子構造をシミュレートすることにより、創薬プロセスを加速させ、高度なアルゴリズムにより、膨大なデータセットを分析することで、医薬品の候補を特定し、さまざまな疾患に対する新しい医薬品の開発を促進×Badix＞P7
1-6. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×モバイル アプリケーション、ウェアラブル デバイス、及びセンサーからのリアルタイム データを評価することにより、リモート患者モニタリング (RPM) を容易にし、積極的な介入、健康状態の悪化の早期検出、パーソナライズされたケアを提供×Badix＞P8
1-7. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIは、患者の記録や研究など、膨大な量のデータを要約するために使用でき、高度な自然言語処理(NLP)技術を活用することで重要な情報を抽出し、簡潔な要約、ハイライト、推奨事項を提供×Mission Cloud＞P9
1-8. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIは、ヘルスケアやライフサイエンスにおけるセマンティック検索機能を強化することができ、キーワードマッチングだけに頼るのではなく検索クエリの背後にあるコンテキストと意味を理解し、より関連性の高い結果を提供×Mission Cloud＞P10
1-9. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIモデルは、既存の研究や製品だけでなく、化学構造、結合部位、DNA配列に関連する膨大なデータを解析することで、創薬研究を支援することができ、潜在的な薬剤候補のリストをより迅速に取得×Mission Cloud＞P11
1-10. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AI対応のチャットボットは、医療従事者と患者との間のコミュニケーションを改善することができ、AIを活用したチャットボットと思いやりのある医療専門家を組み合わせることで、患者のエンゲージメントと満足度が向上×Mission Cloud＞P12
1-11. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIを搭載したチャットボットは、医療専門家にとって貴重なツールとしても機能し、予測分析と会話型インターフェースを使用して病気を管理し、状態を診断する新しい方法を見つけることをサポート×Mission Cloud＞P13
1-12. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIツールは、患者のデータ、症状、病歴を分析することで、患者のトリアージ、そして最終的にはケアの改善を支援し、医療専門家の診断、治療の推奨、及び状態とその重症度に基づくケアプランの設定をサポート×Mission Cloud＞P14
1-13. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIは、患者のプライバシーを損なうことなく、医療記録やその他の情報の管理を効率化でき、データ入力の自動化、関連情報の抽出、データの正確性の確保によりAIツールは管理上の負担を軽減し、記録管理の精度と効率を向上×Mission Cloud＞P15
1-14. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIを搭載したアプリケーションやウェアラブルデバイスによる、患者の健康状態を監視、リアルタイムのフィードバック、及び健康的な生活のためのパーソナライズされた推奨事項の提供×Mission Cloud＞P16
1-15. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIは、ヘルスケアとライフサイエンスのトレーニングと認定プロセスを効率化でき、トレーニングコンテンツの作成にも役立ち、人事チームが他のすべての責任を処理しながら、従業員の学習をスキルアップ×Mission Cloud＞P17
1-16. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIを活用して、患者ケアを変革させ診断精度を高め、個別化された治療へのアクセスを提供し、MRIやX線などの医用画像を強化・分析し、異常を検出することで、診断の精度とスピードを向上×Trinetix＞P18
1-17. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×分子間相互作用をシミュレーションし、潜在的な医薬品候補を予測することで、人工知能は創薬を促進し、これにより、イノベーションが加速するだけでなく、研究開発に関連するコストも削減×HCA Healthcare＞P19
1-18. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×医療記録、画像、患者データの膨大なデータセットを分析することで、人間の知覚を逃れる可能性のある複雑なパターンや微妙な異常を特定することにより、診断のタイムラインが加速するだけでなく、精度が前例のないレベルにまで向上×HatchWorksAI＞P2O
1-19. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×パーソナライズされた治療計画:人工知能による遺伝的プロファイル、病歴、生活習慣の要因など、多数のデータポイントを分析することで効果的であるだけでなく低侵襲な治療戦略を推奨×HatchWorksAI＞P21
1-20. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIを活用し、限られたノイズの多いデータセットから医薬品候補を作成し、創薬のための新しいアプローチを提供×Recursion Pharmaceuticals＞P22
1-21. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×患者の会話を聞き取り、構造化された医療記録に要約することにより、SOAP(主観的、客観的、評価、計画)ノートを自動的に生成し、毎日のカルテ作成の時間を節約×Suki AI＞P23
1-22. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIを使用してスキャンを分析し、放射線科医が確認し、レポートをより迅速に完成させることのできる、放射線科のレポート作成をより正確にするためのインテリジェントな自動化×RadAI＞P24
1-23. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×患者のデジタルツインを構築し、生成モデルを使用して臨床試験の結果のシミュレーションを行うことにより、対照群の必要性が減り試験期間が短縮され、新しい治療法をより早く市場に投入×Unlearn.AI＞P25
1-24. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×カウンセリングセッションを録音し、要約することができ、AIがメモ取りと転記を処理するため、臨床医はセッションの合間に走り書きをする必要がなくなり、ドキュメンテーションのサポートを提供×DeepScribe＞P26
1-25. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIと高度な機械学習を使用して、新しい分子化合物を設計及び評価することにより、創薬の初期プロセスが加速され、ラボテストのコストを削減×Insilico Medicine＞P27
1-26. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×生成AIは、分子を設計するための推奨事項を作成することができ、開発プロセスに必要な時間を大幅に短縮、生成AIを臨床試験の計画と実施、規制当局への申請の完了、医薬品製造の保守・運用の改善に活用×Amgen＞P28
1-27. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×遠隔医療の強化にも活用されており、バーチャルアシスタントやチャットボットが患者の症例のトリアージを支援したり、AIを活用した画像解析は、人間の目が見逃す可能性のある医療画像の異常も検出が可能×DeepMind＞P29
1-28. 生成AI×ユースケース・事例＜医療分野×AIモデルは膨大なデータセットを分析してパターンを特定し、新薬の有効性を予測することで、開発プロセスを加速×Moon Technolabs＞P30

2.飲食 P31

2-1. 生成AI×ユースケース・事例＜飲食分野×英国の多国籍食料品・雑貨小売業であるTescoは、社内のテクノロジークエリをより効率的に管理するためにZendeskプラットフォームを採用し、5店舗において従業員だけでなく、サプライヤーや顧客にもサービスを提供×TESCO＞P32
2-2. 生成AI×ユースケース・事例＜飲食分野×コカ・コーラは、OpenAI及びBain & Companyと協力して、「Create Real Magic」プラットフォームを立ち上げ、ユーザーは輪郭ボトルやサンタクロースなどの象徴的なコカ・コーラの画像を使用してカスタムアートワークの作成が可能×Coca Cola＞P33
2-３. 生成AI×ユースケース・事例＜飲食分野×MicrosoftのDynamics 365を使用して配送プロセスを自動化することに成功し、予測品質を向上させ需要計画機能の使用により、すでに精度が72%向上×Domino’s Pizza＞P34
2-4. 生成AI×ユースケース・事例＜飲食分野×空港内の小売店やレストランを含むコマースの領域では、生成AIとデータプラットフォームが消費者行動に関する貴重な洞察を提供し、企業が乗客のダイナミックなニーズに合わせてサービスと在庫を調整×Microsoft＞P35
2-5. 生成AI×ユースケース・事例＜飲食分野×AIは、需要を予測し、在庫を管理し、ロジスティクスを合理化することにより、食品サプライチェーンを改善することで、廃棄物が削減され、タイムリーな配送が保証され、畑から顧客への食品の移動効率が向上×Solulab＞P36
2-6. 生成AI×ユースケース・事例＜飲食分野×品質を確保するために食品加工で使用されており、コンピュータービジョンアルゴリズムは、食品の欠陥、汚染、又は異常を特定して、高品質の商品のみが市場に到達するようにすることが可能×Solulab＞P37
2-7. 生成AI×ユースケース・事例＜飲食分野×クライアントの好み、食事制限、過去の注文履歴に基づいてメニューを適応させることにより、食事体験が向上し消費者の喜びが高まり、企業は専門的な食事の選択肢を提供×Solulab＞P38
2-8. 生成AI×ユースケース・事例＜飲食分野×顧客が本物の店員と交流しているように感じてもらうことのできる生成AIのシステムを導入することで顧客のニーズに対応し、モバイル注文やスマートホームデバイスとの統合を行い新しいチャンネルに拡大×Wendy’s＞P39

3.教育 P40

3-1. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×GenAIを通じて、企業はレッスンやクイズなど協力者のためにパーソナライズされた学習体験を作り出し、ゲーム化された体験を作成し、これにより協力者のエンゲージメント率を上昇させる×Capicua＞P41
3-2. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×さまざまな感情(肯定的、否定的、中立的など)でラベル付けされた合成テキストデータを生成することにより、感情分析に使用でき、深層学習モデルをトレーニングし、実世界のテキストデータに対して感情分析を実行×AI Multiple＞P42
3-3. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×ChatGPTの機能の例として大規模な言語モデルは、複雑な数学的な問題を理解し回答することが可能×AI Multiple＞P43
3-4. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×クイズやコンセプトレビューなど、多様な教材を迅速に作成することが可能になり、教育者は独自のコンテンツを迅速に作成でき、AIはビデオ講義やポッドキャストのスクリプトを生成できるため、オンラインコースのマルチメディアコンテンツ作成が効率化×NOLEJ＞P44
3-5. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×GPT-4を搭載したMicrosoft Copilotを6週間の放課後プログラムで英語指導の仮想チューターとして使用し、プログラムに参加した学生は、英語力、デジタルリテラシー、人工知能の知識において統計的に有意な改善を経験×Khan Academy＞P45
3-6. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×学生のデータと学習の好みを分析して、すべての人にパーソナライズされた学習パスを作成、さらに、教材と演習を適応させることにより、カスタマイズされた学習成果とユーザーフレンドリーな体験を提供×Badix＞P46
3-7. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×自然言語処理アルゴリズムを利用することで、eラーニング業界は言語学習と理解を促進することができ、テキスト、音声、及びコンテキストを分析することで、言語学習者にパーソナライズされた演習、発音フィードバック、及び言語イマージョン体験を提供×Badix＞P47
3-8. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×学生に個別のフィードバックとガイダンスを提供し、教育戦略を適応させ、生徒の反応と学習パターンに的を絞ったサポートを提供することにより学習効果が向上×Badix＞P48
3-9. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×生成AIは、ヘルスケアとライフサイエンスのトレーニングと認定プロセスを効率化でき、トレーニングコンテンツの作成にも役立ち、人事チームが他のすべての責任を処理しながら、従業員の学習をスキルアップ×Mission Cloud＞P49
3-10. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×レッスンプラン、クイズ、理解度の問題を数秒で生成することで、教育をアウトソーシングするのではなく、教師が授業とディスカッションに集中できるように基礎作業をより迅速に実行×Lindy＞P50
3-11. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×コース教材でトレーニングを受けたインタラクティブエージェントは、学生に問題を段階的に説明できるようになったため、学生は、常にライブチューター（家庭教師）を必要とせずに24/7の支援を受けることが可能×Lindy＞P51
3-12. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×カメラや脚本家を使わずに、AIアバターを使ってトレーニングビデオを作成することができ、オンボーディングコンテンツを更新したり、すべてを再録音せずに言語間でトレーニングをローカライズしたりすることが可能×Synthesia＞P52
3-13. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×ライティングサポートと文法コーチング：トーンの書き直し、明瞭さの提案、構造的な編集など、バーチャルなライティングコーチのような役割に活用×Grammarly＞P53
3-14. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×インストラクターは、ライブの教室での会話やトレーニングセッションを実行可能な要約に変えることができるようになり、これらの洞察は、参加を追跡し混乱している領域を特定し将来のセッションを改善×Otter.ai＞P54
3-15. 生成AI×ユースケース・事例＜教育分野×「電子書籍の制作と配布を奨励する」というミッションをさらに進めるために、書かれた資料からオーディオブックを作成する生成AIを実装、ボランティアチームの時間と設備の能力を超えた高品質の録音を作成するためのソリューションを提供×Project Gutenberg＞P55

4.金融 P56

4-1. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×サプライチェーンの金融サービスや運用におけるジェネレーティブAIの使用は、効率の向上、リスクの軽減、意思決定プロセスの強化により、サプライチェーン管理に大きなメリットをもたらす×AI Multiple＞P57
4-2. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×クレジットヒストリー、財務諸表、市場情報などの大量のデータを分析し、サプライヤー、パートナーの信用度を評価することにより、財務リスクを管理し信用供与について十分な情報に基づいた意思決定を行い、チェーンの潜在的なデフォルトや混乱を特定×AI Multiple＞P58
4-3. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×取引データを分析し、パターンや異常を特定し、サプライチェーン内の潜在的な詐欺ケースを検出することにより、企業は金銭的損失を最小限に抑え、評判を保護し、サプライチェーンの運用の完全性を確保×AI Multiple＞P59
4-4. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×通貨の変動、金利の変動、地政学的なイベントなど、さまざまな種類のリスクを分析し、企業がリスク軽減戦略を策定するのに役立つ洞察を生成することにより、財務リスクをより適切に管理し、サプライチェーンの安定性を維持×AI Multiple＞P60
4-5. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×Javaなどの基本ソフトウェアの更新に必要な時間と労力を大幅に削減するAI搭載ツールであるAmazon Qを導入し、コード変換を自動化、開発者の50日かかっていたアップグレード時間をわずか数時間に短縮し、推定4,500開発者年の作業を節約×Amazon＞P61
4-6. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×コンプライアンスの監視、規制報告、及び監査プロセスを自動化することで、金融機関や銀行セクターがコンプライアンス リスクを軽減し、罰則を回避し関係者の信頼を維持×Badix＞P62
4-7. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×AIを搭載したチャットボットと生成AI機能を備えた仮想アシスタントは、パーソナライズされたカスタマーサポートを提供し、24時間体制で顧客の問い合わせをサポート×Badix＞P63
4-8. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×信用履歴、財務諸表、社会経済的要因を分析して信用力を評価し、デフォルトリスクを正確に予測、銀行は情報に基づいた融資決定を行い融資承認プロセスを最適化し、信用損失を最小限に抑制×Badix＞O64
4-9. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×金融機関における生成AIは、セキュリティの強化、顧客サービス、財務予測を助け、これらのアプリケーションは、銀行が詐欺を防止し、パーソナライズされたサービスを提供し情報に基づいた投資決定を下すために役立つ×Trinetix＞P65
4-10. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×AIアルゴリズムは、不正行為を示す可能性のある異常なパターンや異常を検出し、金融機関に潜在的な侵害を防ぐための早期警告を提供し生成AIは、複雑な変数や市場動向を評価することでリスク評価を強化×HatchWorksAI＞P66
4-11. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×迅速なデータ分析と意思決定に依存するアルゴリズム取引は、生成AIに自然に適合し、AI主導のアルゴリズムは、市場の状況、ニュースイベント、履歴データを電光石火の速さで分析し、正確かつ効率的に取引を実行×HatchWorksAI＞P67
4-12. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×カスタマーサービスは金融業界の重要な要素であり、生成AIはAIを搭載したチャットボットとAIエージェントを通じて顧客体験を向上させ、顧客に24時間体制の即時支援を提供×HatchWorksAI＞P68
4-13. 生成AI×ユースケース・事例＜金融分野×「Fargo」と呼ばれる仮想アシスタントを使用してクライアントの財務管理プロセスを簡素化することにより、Z世代とミレニアル世代を経済的ストレスから解放×Wells Fargo＞P69

5.航空・宇宙 P70

5-1. 生成AI×ユースケース・事例＜航空・宇宙分野×チェックイン、手荷物の追跡、フライトの検索など、さまざまなタスクで顧客を支援するチャットボット「Ask Delta」を導入し、顧客が必要とする情報にアクセスするためのプロセスを合理化、コールセンターの負荷を大幅に削減×Delta Air Lines＞P71
5-2. 生成AI×ユースケース・事例＜航空・宇宙分野×パイロット トレーニングのパーソナライズ:生成AIは、現在のトレーニングシミュレーターを新たなレベルのリアリズムに引き上げると同時に、各パイロットのパフォーマンスに合わせてトレーニングシナリオを修正×IBM＞P72
5-3. 生成AI×ユースケース・事例＜航空・宇宙分野×フライトルートとスケジュールの最適化:過去のフライトとリアルタイムのフライト、気象パターン、航空交通のデータを統合して、最も燃料効率と時間効率の高いルートとスケジュールを見つけ、遅延と燃料消費を削減×IBM＞P73
5-4. 生成AI×ユースケース・事例＜航空・宇宙分野×予知保全のサポート: 生成AIは、センサーやその他のソースからのデータを分析し、履歴データと比較して、潜在的な故障を予測、メンテナンススケジュールを最適化×IBM＞P74
5-5. 生成AI×ユースケース・事例＜航空・宇宙分野×デジタルツインの作成:デジタルツインにより、物理モデルを作成することなく、設計をテストし、パフォーマンスをより迅速に向上させることができ、生成AIは、現在の方法よりもはるかに迅速にデジタルツインを構築×IBM＞P75
5-6. 生成AI×ユースケース・事例＜航空・宇宙分野×空港の計画と最適化:既存空港、又は新規空港の複雑なデジタルツインにより、設計者やプランナーは、乗客の流れや航空機の地上交通、さらには建物のインフラやアメニティをシミュレーションし計画を促進×IBM＞P76
5-7. 生成AI×ユースケース・事例＜航空・宇宙分野×空港は、エネルギー、水、気候制御などの重要なインフラストラクチャ管理を最適化でき、AIをセキュリティ及び緊急サービスに統合することで、その機能が大幅に向上し旅行者により安全で安心な環境を提供×Microsoft＞P77
5-8. 生成AI×ユースケース・事例＜航空・宇宙分野×空港内の小売店やレストランを含むコマースの領域では、生成AIとデータプラットフォームが消費者行動に関する貴重な洞察を提供し、企業が乗客のダイナミックなニーズに合わせてサービスと在庫を調整×Microsoft＞P78
5-9. 生成AI×ユースケース・事例＜航空・宇宙分野×クライアントの正確なニーズを判断し、航空機の種類、好ましい状態、部品が必要な場所、及び部品を時間内にその場所に届けるためのロジスティクスに合わせた行動計画を策定×GA Telesis＞P79
5-10. 生成AI×ユースケース・事例＜航空・宇宙分野×AI対応のドローンを使用し、作物の健康状態、病気や害虫の存在を評価するのに役立ち、農薬の散布をターゲットにすることさえできるため、人的資源への依存を最小限に抑える×Usecasesfor.ai＞80

6.交通 P81

6-1. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×輸送ルートの最適化：グローバルロジスティクスプロバイダーのDHLは、現在、生成AIを使用して配送ルートを最適化及び変更×DHL＞P82
6-2. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×生成AIによって駆動されるシステムは、製品の人気と特定のアイテムの注文予測に従って倉庫のレイアウトを動的に整理し、移動時間を短縮し効率化を向上×NextGen Invent＞P83
6-3. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×生成AIは、交通量、天候、通行止めなどの変数を考慮して、自動運転車にとって最も安全で効果的なルートを決定×NextGen Invent＞P84
6-4. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×AIを使用して交通データをリアルタイムで評価し、渋滞パターンを予測、代替ルートを提案することで、移動時間と排出量を削減×NextGen Invent＞P85
6-5. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×生成AIを使用して、機器や車両のメンテナンスが必要になる可能性が高い時期を予測することで、事後対応型の修理ではなく、積極的なメンテナンスをスケジュール×NextGen Invent＞P86
6-6. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×生成AIは、契約の作成、レビュー、交渉プロセスを迅速化するための契約管理システムを作成し、パターンマッチングアルゴリズムを使用し、データベースからさまざまなコントラクトタイプを認識し、その性質と機能に応じて集約×NextGen Invent＞P87
6-7. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×チャットインターフェースを通じて、車両のフリート、パフォーマンス、アイドリング時間、燃費、稼働率、コスト削減などについて問い合わせることができ、データ駆動型の洞察に基づいて自然言語処理を採用しパターンや傾向を容易に特定×NextGen Invent＞P88
6-8. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×運用チームは、生成AIを使用して解決を迅速化し、支払い条件のコンプライアンスを改善し、リアルタイムの根本原因調査を可能にすることで、エラーを減らし、人的労力を削減し、金融取引の精度を向上×NextGen Invent＞P89
6-9. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×交通の混乱、天候、地政学的なイベントなど、さまざまなリスク指標を分析して、リスクを事前に特定することで、物流会社はバックアップ計画を作成し予期しない状況の影響を軽減×NextGen Invent＞P90
6-10. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×適応型交通信号制御システムは、リアルタイムの交通状況に応じて信号のタイミングを自動的に変更し、ボトルネックを減らし、動的なルート計画は、ドライバーに最も速い移動代替ルートを提案×Solulab＞P91
6-11. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×AIを活用したナビゲーションは、一般的なGPSを超えて、交通、気象、道路状況などのリアルタイム データを使用し、渋滞や事故を回避するためにルートを自動的に変更し、ドライバーに効率的なルートを提供×Solulab＞P92
6-12. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×会話やサービスを個々の好みに適応させることにより、自動車セクターで個別の消費者体験を生み出し、消費者の関与、忠誠心、満足度が向上×Solulab＞P93
6-13. 生成AI×ユースケース・事例＜交通分野×生成AIアルゴリズムは、センサー、カメラ、道路状況からのリアルタイムデータを分析して、自動運転車の意思決定モデルを改良し、車両はさまざまな運転シナリオに適応し、性能と信頼性を向上×Moon Technolabs＞P94

7.人材・オフィスワーク P95

7-1. 生成AI×ユースケース・事例＜人材・オフィスワーク分野×データ入力などの管理タスクを行うために、Google Cloud Document AIを使用し、機械学習と光学式文字認識(OCR)を使用して、PDFファイルや画像などのドキュメントからデータを抽出×Capicua＞P96
7-2. 生成AI×ユースケース・事例＜人材・オフィスワーク分野×膨大な量のデータを分析して、チャート、グラフィック、ダッシュボードの作成を可能にし、フィンテックやビジネスインテリジェンスなどの分野において有効な機能を提供×Capicua＞P97
7-3. 生成AI×ユースケース・事例＜人材・オフィスワーク分野×ダッシュボード作成機能により、ビジネスアナリストは自然言語プロンプトを使用して、有益なインサイトを迅速に構築、発見、共有×AWS＞P98
7-4. 生成AI×ユースケース・事例＜人材・オフィスワーク分野×作業フローにおけるデータダイジェストと、ニーズに合わせてカスタマイズできる直感的でパーソナライズされたメトリクスホームページを提供し、シンプルでキュレーションされた「ニュースフィード」のようなエクスペリエンスで表現×Tableau＞P99
7-5. 生成AI×ユースケース・事例＜人材・オフィスワーク分野×AI駆動の履歴書パーサーを開発し、候補者のスキルを評価し履歴書を改善するための関連するIT用語を提案、クライアントはこのツールを使用してグローバルな人材紹介会社などのビジネスも支援×Relocate.me＞P100
7-6. 生成AI×ユースケース・事例＜人材・オフィスワーク分野×インテリジェントなエージェントにより、バックオフィスのプロセスを合理化し、貴重な人的資源を解放するのに役立つ強力なツールを従業員に提供し、チャットボットにより、情報やサービスに24時間週7日アクセスでき、アクセシビリティと応答性を向上×GovExec＞P101
7-7. 生成AI×ユースケース・事例＜人材・オフィスワーク分野×AIを搭載したチャットボットとバーチャルアシスタントは、情報にアクセスし、複雑なプロセスをナビゲートするための直感的な会話型インターフェースを提供×GovExec＞P102
7-8. 生成AI×ユースケース・事例＜人材・オフィスワーク分野×契約分析:ビジネスにおけるAIは、関連条項の評価と抽出を最適化し、手作業を減らし、法的文書の精査の効率を高めることにより契約分析を簡素化×Solulab＞P103
7-9. 生成AI×ユースケース・事例＜人材・オフィスワーク分野×膨大な法律文書、判例、判例を評価することで、法律研究を支援し、これにより、調査プロセスがスピードアップし、法律実務家に有用な洞察を提供すると共により多くの情報に基づいた意思決定が可能×Solulab＞P104
7-10. 生成AI×ユースケース・事例＜人材・オフィスワーク分野×膨大な量の電子文書、電子メール、デジタル証拠を効果的に評価及び分類することにより、電子情報開示を容易にし、デジタル資料の完全な調査を保証×Solulab＞P105

8.製造業 P106

8-1. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×予知保全とダウンタイムの削減: 機械学習アルゴリズムにより、メーカーはセンサーデータと過去のメンテナンス記録を分析することで、機器の故障を事前に予測でき、資産のパフォーマンスを最適化×Badix＞P107
8-2. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×品質管理と欠陥検出:画像、センサーデータ、及び生産パラメータを分析することにより、製造業者は製造された製品の欠陥と異常を検出、生産サイクルの早い段階で欠陥を特定して修正し、無駄を減らし、製品の品質と一貫性を向上×Badix＞P108
8-3. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×履歴データと現在のデータの両方を分析し、生産プロセスの堅牢性を向上させ、起こりうる問題を予測、レジリエンスに関するアドバイスを提供することで予期しない中断の影響を軽減×Badix＞P109
8-4. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×さまざまな業界でロジスティクスを最適化し、安全性を向上させ、生産性を向上させる自律型車両、ドローン、ロボット システムの開発を支援×Badix＞P110
8-5. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×生成AIは、センサーを通じて機器を継続的に監視し、データをリアルタイムで分析し、機械が故障する可能性が高い時期を予測し、ジャストインタイムでメンテナンスを開始することができ、中断を最小限に抑えメンテナンス費用を削減×HatchWorksAI＞P111
8-6. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×設計パラメータと制約を解析することで、AIは設計コンセプトを迅速に生成し、改良することができ、設計と開発のプロセスが加速され人間の設計者が見落としている設計の可能性を探求することでイノベーションを促進×HatchWorksAI＞P112
8-7. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×AIアルゴリズムは、サプライヤー、ロジスティクス、財務報告、需要予測からの膨大な量のデータを分析して、サプライチェーン全体を最適化でき、在庫レベルの管理、輸送コストの最小化、タイムリーな配送の確保を実現×HatchWorksAI＞P113
8-8. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×SiemensとMicrosoftは、生成AIのコラボレーションの力を活用して、製品の設計、エンジニアリング、製造、運用ライフサイクル全体でイノベーションと効率を推進できるよう支援×Siemens＞P114
8-9. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×生産ラインで作業している誰かが何かの設計方法に問題があることに気付いた場合、電話で話しかけて平易な言葉で報告することができ、AIを搭載したシステムは問題をすばやく要約し適切な担当者に送信して修正×Siemens＞P115
8-10. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×生成AIとエッジコンピューティングを組み合わせて、典型的なイベントをシミュレートし、データを機器の状態とパフォーマンスを最適化するために不可欠なMLアルゴリズムのトレーニングに使用し、生成AIで予知保全機能を向上×Flyaps＞P116
8-11. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×既存のシステムに自己学習機能を追加することで、本番環境での欠陥検出を改善し、誤報や面倒な手動検査を減らし、メーカーは生産性を向上させ、手作業による介入を排除し、全体的な製品品質を向上×Solulab＞P117
8-12. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×AIで自動化された組立ラインは、現代の製造業における運用を簡素化し、人間の関与の必要性を減らしながら、効率的で一貫性があり、エラーのない出力を保証×Solulab＞P118
8-13. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×センサーデータとメンテナンス記録を評価することにより、AIシステムは機器の故障を予測し、修理タスクを事前にスケジュールできることで、不要なダウンタイムが回避され、メンテナンス費用が削減×Solulab＞P119
8-14. 生成AI×ユースケース・事例＜製造業分野×製造業では、生成AIが機器の故障を予測し、メンテナンススケジュールを最適化し、これらのモデルは、履歴データを分析して、マシンが故障する可能性のある時期を予測しダウンタイムを削減すると共にコストを節約×Moon Technolabs＞P120

9.政府・自治体 P121

9-1. 生成AI×ユースケース・事例＜政府・自治体分野×英国政府は、各省庁や公共部門の組織に「AIの安全で効果的な使用に関するアクセス可能な技術ガイダンス」を提供することを目的として、AIプレイブックを公開、壊れた公共サービスの復興を目指す×Government Digital Service＞P122
9-2. 生成AI×ユースケース・事例＜政府・自治体分野×ニュージーランド政府は、公共サービス向けの人工知能フレームワークを立ち上げ、政府部門全体でAIを安全に展開するためのロードマップを示し、「顧客体験を大幅に向上させ、効率と生産性を向上させる」ことを目指す×The government of New Zealand＞P123
9-3. 生成AI×ユースケース・事例＜政府・自治体分野×エージェントAIはより高度で、人からの明示的な指示なしに複雑なタスクを実行し、機械学習アルゴリズムを使用してインタラクションから学習し、毎回パフォーマンスを向上×Global Government Forum＞P124
9-4. 生成AI×ユースケース・事例＜政府・自治体分野×監視カメラの映像と書面によるレポートを組み合わせて分析し、セキュリティの脅威をより効果的に特定したり、衛星画像やセンサーデータを使用して自然災害を予測して対応×GovExec＞P125
9-5. 生成AI×ユースケース・事例＜政府・自治体分野×インテリジェントなエージェントにより、バックオフィスのプロセスを合理化し、貴重な人的資源を解放するのに役立つ強力なツールを従業員に提供し、チャットボットにより、情報やサービスに24時間週7日アクセスでき、アクセシビリティと応答性を向上×GovExec＞P126
9-6. 生成AI×ユースケース・事例＜政府・自治体分野×AIを搭載したチャットボットとバーチャルアシスタントは、情報にアクセスし、複雑なプロセスをナビゲートするための直感的な会話型インターフェースを提供×GovExec＞P127
9-7. 生成AI×ユースケース・事例＜政府・自治体分野×高度なAIシステムは、異常を検出し、脆弱性を特定し、インシデント対応を自動化することで、重要なインフラストラクチャとデータを保護する能力を強化×GovExec＞P128
9-8. 生成AI×ユースケース・事例＜政府・自治体分野×自然言語処理を使用することで、AIは公共サービスと市民の間の相互作用を強化し、サービス提供の品質を向上×Usecasesfor.ai＞P129
9-9. 生成AI×ユースケース・事例＜政府・自治体分野×福祉の提案の精度と関連性を高め人々の幸福を高め、自動化によるコスト削減と効率化し、意思決定プロセスの透明性と信頼性のレベルを向上させ、公共サービス業界が増大するデータ量とタスクの複雑さに対処×Usecasesfor.ai＞P130

10.通信 P131

10-1. 生成AI×ユースケース・事例＜通信分野×英国の通信サービスプロバイダー、VCCPのAIクリエイティブエージェンシーであるFaithは、リアルな会話型AIであるDaisyを使用して、電話詐欺師に対抗するための革新的なキャンペーンを開始し、一般の人々を詐欺から保護×Faith＞P132
10-2. 生成AI×ユースケース・事例＜通信分野×機械学習アルゴリズムを活用して、開発者が開発サイクルを短縮し、エラーを減らし、コード品質を向上させることを可能にすることで、より効率的でスケーラブルなソフトウェア開発ソリューションを実現×Badix＞P133
10-3. 生成AI×ユースケース・事例＜通信分野×AIを活用したセキュリティスキャンツールは、ネットワークトラフィック、ユーザー行動、及びシステムログを分析し、脅威、脆弱性、悪意のあるアクティビティを検出し、アプリケーションをプロアクティブに保護×Badix＞P134
10-4. 生成AI×ユースケース・事例＜通信分野×さまざまな業界でロジスティクスを最適化し、安全性を向上させ、生産性を向上させる自律型車両、ドローン、ロボット システムの開発を支援×Badix＞P135
10-5. 生成AI×ユースケース・事例＜通信分野×A.(エイドットと発音)と呼ばれる独自のAIチャットボットを開発し、音楽ストリーミング、eコマース、決済アプリなど、SKTが所有するさまざまなサービスを組み込むことで、よりパーソナライズされた体験を提供×SK Telecom＞P136

11.輸送・物流 P137

11-1. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×インテリジェントなリードタイム予測は、SAP S/4HANA の在庫移動データを活用して、供給、需要、在庫のプランナーが将来のリードタイムをより正確に予測×SAP＞P138
11-2. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×GenAIツールを使用し、需要予測、在庫管理、物流計画のためのビッグデータを分析することで、企業がサプライチェーンを最適化×Capicua＞P139
11-3. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×サプライチェーンのモダナイゼーションと合理化：12の新しいデジタルプラットフォームを立ち上げ、顧客とのコミュニケーションと店舗間のコミュニケーションの爆発的な増加に対処×Accent Group＞P140
11-4. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×AIを統合することで、Amazonは特定の時間に需要のある商品を予測し、倉庫に効率的に在庫を確保することにより、保管コストを削減させ、プライムデー及びホリデーシーズンなどの需要ピーク時の在庫切れを回避×Amazon＞P141
11-5. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×交通状況、燃料価格、天気予報など、視覚データやテキストデータのさまざまなソースを分析し、最も効率的な輸送ルートやスケジュールを特定し、サプライチェーン全体でのコスト削減、運用効率の向上のための最適なオプションを提案×Unilever＞P142
11-6. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×過去のパフォーマンス、財務報告、ニュース記事などの大量のデータを処理することで、サプライヤーのリスクに関連するパターンと傾向を特定でき、信頼性を評価しサプライヤーベースの多様化や緊急時対応計画を実施×AI Multiple＞P143
11-7. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×サプライチェーンのさまざまな側面にわたるデータを分析することで、異常なパターンや標準からの逸脱を特定することで、企業はボトルネック、品質問題、需要の予期しない変化などの潜在的な問題を迅速に検出し、エスカレートする前に対処×AI Multiple＞P144
11-8. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×市場データ、顧客フィードバック、競合他社の情報を処理して、市場における潜在的なギャップや機会についての洞察を創出×AI Multiple＞P145
11-9. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×販売、マーケティング、生産、流通からのデータを統合して、より正確で包括的な計画を生成すことにより、企業は部門間で戦略を調整し、リソース割り当てを最適化し、需要と市場の状況の変化により適切に対応×AI Multiple＞P146
11-10. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×顧客の需要、競合他社の価格、市場の状況などの要因を分析して、最適な価格戦略を生成することで、企業が競争力を維持しながら、収益、利益率、市場シェアを最大化×AI Multiple＞P147
11-11. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×荷物の量、配達時間枠、リアルタイムの交通状況、さらには天候などの要素を考慮し、最も効率的なルートを継続的に生成し、ドライバーが燃料消費と配達時間を最小限に抑制×AI Multiple＞P148
11-12. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×需要パターン、リードタイム、及びその他の要因を分析して、最適な在庫レベルを決定でき、再注文ポイントと安全在庫レベルの提案を生成することにより、在庫切れを最小限に抑え、過剰在庫を減らし、保管コストを削減×AI Multiple＞P149
11-13. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×サプライチェーンの金融サービスや運用におけるジェネレーティブAIの使用は、効率の向上、リスクの軽減、意思決定プロセスの強化により、サプライチェーン管理に大きなメリットをもたらす×AI Multiple＞P150
11-14. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×クレジットヒストリー、財務諸表、市場情報などの大量のデータを分析し、サプライヤー、パートナーの信用度を評価することにより、財務リスクを管理し信用供与について十分な情報に基づいた意思決定を行い、チェーンの潜在的なデフォルトや混乱を特定×AI Multiple＞P151
11-15. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×取引データを分析し、パターンや異常を特定し、サプライチェーン内の潜在的な詐欺ケースを検出することにより、企業は金銭的損失を最小限に抑え、評判を保護し、サプライチェーンの運用の完全性を確保×AI Multiple＞P152
11-16. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×通貨の変動、金利の変動、地政学的なイベントなど、さまざまな種類のリスクを分析し、企業がリスク軽減戦略を策定するのに役立つ洞察を生成することにより、財務リスクをより適切に管理し、サプライチェーンの安定性を維持×AI Multiple＞P153
11-17. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×最適な配送ルートを生成することができ、輸送コストの削減や配送時間の改善が可能になり、さまざまなサプライチェーンの混乱のシミュレーションを可能にし、より回復力のあるサプライチェーンを確保するためのリスク軽減戦略の作成を支援×Trinetix＞P154
11-18. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×AIアルゴリズムは、サプライヤー、ロジスティクス、財務報告、需要予測からの膨大な量のデータを分析して、サプライチェーン全体を最適化でき、在庫レベルの管理、輸送コストの最小化、タイムリーな配送の確保を実現×HatchWorksAI＞P155
11-19. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×MicrosoftのDynamics 365を使用して配送プロセスを自動化することに成功し、予測品質を向上させ需要計画機能の使用により、すでに精度が72%向上×Domino’s Pizza＞P156
11-20. 生成AI×ユースケース・事例＜輸送・物流分野×AIは、需要を予測し、在庫を管理し、ロジスティクスを合理化することにより、食品サプライチェーンを改善することで、廃棄物が削減され、タイムリーな配送が保証され、畑から顧客への食品の移動効率が向上×Solulab＞P157

12.エネルギー・ユティリティ P158

12-1. 生成AI×ユースケース・事例＜エネルギー・ユティリティ分野×生成AIは、センサー、天気予報、エネルギー需要パターンからの膨大な量のデータを分析し、エネルギー分配を最適化し、ピーク需要期間を予測し、さらにはエネルギーフローのルートを変更して停電を防止×HatchWorksAI＞P159
12-2. 生成AI×ユースケース・事例＜エネルギー・ユティリティ分野×気象データ、太陽光と風のパターン、エネルギー消費の傾向を分析して、再生可能エネルギー源のグリッドへの統合を最適化することで、再生可能エネルギーが効率的に利用され化石燃料への依存を削減×HatchWorksAI＞P160
12-3. 生成AI×ユースケース・事例＜エネルギー・ユティリティ分野×生成AIは、リモートセンサー、衛星、地上測定からのデータを分析することで、環境スチュワードシップを強化するだけでなく、環境破壊を軽減するためのタイムリーな介入も実現×HatchWorksAI＞P161
12-4. 生成AI×ユースケース・事例＜エネルギー・ユティリティ分野×AIベースのソリューションである「ChatGrid」を作成し、オペレーターが電力網について何かを学ぶ必要がある場合に、質問をChatGridに尋ねることができ、視覚化して答えを表示×Pacific Northwest National Lab＞P162
12-5. 生成AI×ユースケース・事例＜エネルギー・ユティリティ分野×空港は、エネルギー、水、気候制御などの重要なインフラストラクチャ管理を最適化でき、AIをセキュリティ及び緊急サービスに統合することで、その機能が大幅に向上し旅行者により安全で安心な環境を提供×Microsoft＞P163
12-6. 生成AI×ユースケース・事例＜エネルギー・ユティリティ分野×生成AIは、さまざまな条件下での複雑な貯留層の挙動をシミュレーションすることで、詳細な生産予測を生成することができ、より効率的な資源を管理×Alfa Sense＞P164
12-7. 生成AI×ユースケース・事例＜エネルギー・ユティリティ分野×生成AIモデルは、地質データ、掘削履歴、リアルタイムのセンサーデータなど、さまざまな要因を分析することで、掘削作業の最適化に活用でき、AIアルゴリズムは、コストを最小限に抑えエネルギー効率を最大化する最適化された掘削計画を生成×Alfa Sense＞P165
12-8. 生成AI×ユースケース・事例＜エネルギー・ユティリティ分野×排出量データを分析し、戦略的で環境に優しい運用上の意思決定をサポートすることにより、持続可能な慣行を促進し、生態学的規制へのコンプライアンスを確保×Alfa Sense＞P166
12-9. 生成AI×ユースケース・事例＜エネルギー・ユティリティ分野×需要パターン、輸送コスト、在庫レベルなどのさまざまな要因を分析することにより、AIアルゴリズムは最適化されたサプライチェーン戦略を生成することにより、エネルギー会社はコストを削減し、効率を向上させリソースをタイムリーに提供×Alfa Sense＞P167
12-10. 生成AI×ユースケース・事例＜エネルギー・ユティリティ分野×ソーラーパネルや風力発電設備のリース、保守、アップグレードなどのサービスを提供でき、費用対効果が高く持続可能な発電のために未使用の消費者エネルギーを購入する契約を確立×Alfa Sense＞P168
12-11. 生成AI×ユースケース・事例＜エネルギー・ユティリティ分野×センサー、カメラ、過去のインシデントレポートなど、さまざまなソースからのデータを分析することで、 安全プロトコルを改善し、リスクを軽減するための洞察と推奨事項を生成×Alfa Sense＞P169
12-12. 生成AI×ユースケース・事例＜エネルギー・ユティリティ分野×エネルギー使用量を理解するためのより正確で効率的で費用対効果の高いアプローチができ、広範なデータセットでトレーニングされたAIは、パターンと異常をリアルタイムで検出することでデータ分析を改善、より良い意思決定を促進×Usecasesfor.ai＞P170

13.エンターテイメント 171

13-1. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×GenAIを通じて、企業はレッスンやクイズなど協力者のためにパーソナライズされた学習体験を作り出し、ゲーム化された体験を作成し、これにより協力者のエンゲージメント率を上昇させる×Capicua＞P172
13-2. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×クリエイティブな衣服デザインを生成するために設計されたAIツールでGitHubのリソースを利用し、デザイナーが革新的でユニークなデザインを効率的に作成×ClothingGan＞P173
13-3. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×音楽制作：音楽トラックをゼロから作曲し、既存のトラックをリミックスし、音楽パターンと与えられた入力を分析することにより、これらのツールは独自の作曲を作成可能×Badix＞P174
13-4. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×バーチャルインフルエンサーとキャラクターを作成することで、人々がソーシャルメディアプラットフォームやデジタルチャネルで視聴者と交流することを可能にし、パーソナライズされた体験を提供し、独自の方法で視聴者を引き付けることを可能にする×Badix＞P175
13-5. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×インタラクティブなストーリーテリング：ユーザーの入力と好みを分析し、視聴者に前例のないレベルのエンゲージメントと没入感を提供×Badix＞P176
13-6. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野××生成AIを使用しストリーミングドキュメンタリーのコンテンツライブラリを国際化：英語で作成されていたコンテンツはPolly、Transcribe、TranslateなどのAWSサービスにより、自動吹き替えとキャプションのパイプラインを使用して作成×MagellanTV＞P177
13-7. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×ゲーム内アイテムの生成は、ゲームの寿命を延ばしマイクロトランザクションやダウンロード可能なコンテンツアドオンを通じて長期的な収益源を創出×Mission Cloud＞P178
13-8. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×小規模で予算重視の開発チームは、追加のスタッフを雇うことなく、生産を加速でき、アクセシビリティにより、迅速なプロトタイピング、テスト、改良が可能になり市場投入までの時間を短縮×Unity Technologies＞P179
13-9. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×生成AIを搭載したデジタルアバターは、AIがプロの俳優を雇う必要性を減らすため、デジタルキャラクターを作成及びアニメーション化するための費用対効果の高い代替手段になる可能性が期待される×Mission Cloud＞P180
13-10. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×個人や過去の象徴的な人物が主役のパーソナライズされたビデオを生成することが可能になり、ユニークで魅力的なビデオコンテンツを作成するための大きな可能性を秘めており、映画やテレビの制作に大きな影響を与える可能性×Mission Cloud＞P181
13-11. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×出版社は、人間の声優の時間と費用をかけずにオーディオブックを出版できる可能性があり、著者が自分の作品をナレーションするのに最適な声を探すことができ、より多くの選択肢を提供×Mission Cloud＞P182
13-12. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×パーソナライズされた自動化されたアプローチを取り入れることで、マーケティング戦略を改善でき、リアルタイムの顧客センチメントに基づいてプロファイルを作成し、コンテンツをパーソナライズしマーケティングオートメーションを向上×AWS＞P183
13-13. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×ヴァージン・ヴォヤージュのウェブサイトにある「ジェンAI」ツールを通じて、消費者はパーソナライズされたクルーズの招待状を作成することができ、パーソナライズされたクルーズの招待状を作成×Virgin Voyages＞P184
13-14. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×A.(エイドットと発音)と呼ばれる独自のAIチャットボットを開発し、音楽ストリーミング、eコマース、決済アプリなど、SKTが所有するさまざまなサービスを組み込むことで、よりパーソナライズされた体験を提供×SK Telecom＞P185
13-15. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×Google Cloudの「Vertex AI Conversation」を通じて生成AI の使用を開始し、カスタマー サービスを強化、業務を近代化し、全体的なゲストエクスペリエンスを向上×Six Flags＞P186
13-16. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×プレーヤーの行動、選択、賭けを処理して、プレーヤーが楽しむ可能性のある他のゲームや賭けの推奨事項を提供する複雑なAIアルゴリズムにより、ゲーム体験がよりエキサイティングになるだけでなく、カジノオペレーターがお金を稼ぐ機会を提供×Usecasesfor.ai＞P187
13-17. 生成AI×ユースケース・事例＜エンターテイメント分野×予測分析を使用してプレーヤーの行動を理解し、パーソナライズされたオファーのターゲティングに活用できる主要な行動を特定、リアルタイムでプレイヤーと対話し、現在の活動に応じてパーソナライズされたレコメンデーションを提供×Bet Buddy＞P188

14.エンタ－プライズ P189

14-1. 生成AI×ユースケース・事例＜エンタープライズ分野×AIハブ機能の改善により、開発者は複雑なAIドリブンソリューションをより効率的かつ自信を持って構築、カスタマイズ、デプロイを実現×SAP＞P190
14-2. 生成AI×ユースケース・事例＜エンタープライズ分野×AIが正確かつ関連性を持って応答できるように設計されたソリューションにより、SAPアプリケーションでキャプチャされた豊富なビジネスコンテキストにAIを基置し、AIがより信頼性の高いSAP固有のビジネスインサイトを生成×SAP＞P191
14-3. 生成AI×ユースケース・事例＜エンタープライズ分野×SAPビジネスアプリケーションでキャプチャされた表形式データに基づいて予測を提供することを目的とし、様々な事例を支援し、狭いシナリオに焦点を当てた従来のAIや構造化されたビジネスデータの正確な予測を提供するのに苦労するLLMの限界を克服×SAP＞P192
14-4. 生成AI×ユースケース・事例＜エンタープライズ分野×SAP Green TokenのAI支援による申告画像分析は、サステナビリティコンプライアンスの効率化に役立ち、サプライヤーの申告データを自動的に検索、検証、抽出することで、時間を節約しコストを削減×SAP＞P193
14-5. 生成AI×ユースケース・事例＜エンタープライズ分野×インテリジェントなリードタイム予測は、SAP S/4HANA の在庫移動データを活用して、供給、需要、在庫のプランナーが将来のリードタイムをより正確に予測×SAP＞P194
14-6. 生成AI×ユースケース・事例＜エンタープライズ分野×視覚的に説得力のあるドキュメントとプレゼンテーションを生成して、データを生き生きと表現、複雑なインサイトを簡単に説明し重要な検出結果を強調するとともに、ビジネスを前進させるための実用的な次のステップを推奨×AWS＞P195
14-7. 生成AI×ユースケース・事例＜エンタープライズ分野×事前に構築されたダッシュボードの制限を超えて探索し、提案された質問、データプレビュー、あいまいなクエリのサポートにより、データ内に隠れている有益なインサイトを簡単に発見×AWS＞P196
14-8. 生成AI×ユースケース・事例＜エンタープライズ分野×QuickSightのAmazon Qは、従来の BI ソースに加えて、ドキュメントリポジトリ、ウェブページ、E メール、画像、メッセージ、40以上のソースからの関連情報をまとめることで、ユーザーに統一されたインサイトを提供×AWS＞P197
14-9. 生成AI×ユースケース・事例＜エンタープライズ分野×複雑なシナリオ分析をスプレッドシートの最大10倍の速さで実行し、Amazon Qのステップバイステップのガイダンスを使用し、シナリオ分析を実行することでユーザーが複雑な問題に対する答えを迅速に取得×AWS＞P198
14-10. 生成AI×ユースケース・事例＜エンタープライズ分野×データセットの読み込み、変換の実行、pandas、numpy、matplotlib などのPythonライブラリを使用したデータの分析に使用でき適切なPythonコードを記述して実行し、モデルに依頼してデータを適切な形式で視覚化×AI Multiple＞P199
14-11. 生成AI×ユースケース・事例＜エンタープライズ分野×MLSと直接やり取りするための自然言語クエリシステム、コンピュータービジョン機能を備えた物件検索機能、及びユーザープロファイルの特性に合わせたパーソナライズされたニュースレターを作成し、業務効率を向上×myTheo＞P200
14-12. 生成AI×ユースケース・事例＜エンタープライズ分野×Google Cloudの「Vertex AI Conversation」を通じて生成AI の使用を開始し、カスタマー サービスを強化、業務を近代化し、全体的なゲストエクスペリエンスを向上×Six Flags＞P201

15.サービス P202

15-1. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×ジェネレーティブAIを搭載したチャットボットは、コンテキストを理解し、人間のようなテキストで応答し、24時間年中無休でサポートを提供できるため、カスタマーサービスの負担を軽減×Capicua＞P203
15-2. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×あらゆるチャネルでの迅速でパーソナライズされたサポート顧客が期待する迅速なサポートを、メール、音声、メッセージング、またはソーシャルメディアを通じて提供し、常にエージェントがすべての会話を効率的に管理し応答×Zendesk＞P204
15-3. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×さまざまな感情(肯定的、否定的、中立的など)でラベル付けされた合成テキストデータを生成することにより、感情分析に使用でき、深層学習モデルをトレーニングし、実世界のテキストデータに対して感情分析を実行×AI Multiple＞P205
15-4. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×コンプライアンスの監視、規制報告、及び監査プロセスを自動化することで、金融機関や銀行セクターがコンプライアンス リスクを軽減し、罰則を回避し関係者の信頼を維持×Badix＞P206
15-5. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×AIを搭載したチャットボットと生成AI機能を備えた仮想アシスタントは、パーソナライズされたカスタマーサポートを提供し、24時間体制で顧客の問い合わせをサポート×Badix＞P207
15-6. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×生成AIモデルはさまざまなリスクシナリオをシミュレートできるため、保険会社は保険契約をより適切に評価し、価格設定することが可能×Trinetix＞P208
15-7. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×カスタマーサービスは金融業界の重要な要素であり、生成AIはAIを搭載したチャットボットとAIエージェントを通じて顧客体験を向上させ、顧客に24時間体制の即時支援を提供×HatchWorksAI＞P209
15-8. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×チェックイン、手荷物の追跡、フライトの検索など、さまざまなタスクで顧客を支援するチャットボット「Ask Delta」を導入し、顧客が必要とする情報にアクセスするためのプロセスを合理化、コールセンターの負荷を大幅に削減×Delta Air Lines＞P210
15-9. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×「Fargo」と呼ばれる仮想アシスタントを使用してクライアントの財務管理プロセスを簡素化することにより、Z世代とミレニアル世代を経済的ストレスから解放×Wells Fargo＞P211
15-10. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×AI駆動の履歴書パーサーを開発し、候補者のスキルを評価し履歴書を改善するための関連するIT用語を提案、クライアントはこのツールを使用してグローバルな人材紹介会社などのビジネスも支援×Relocate.me＞P212
15-11. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×顧客が本物の店員と交流しているように感じてもらうことのできる生成AIのシステムを導入することで顧客のニーズに対応し、モバイル注文やスマートホームデバイスとの統合を行い新しいチャンネルに拡大×Wendy’s＞P213
15-12. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×スマートアプライアンスの活動のハブとして機能するために、GEはSmartHQと呼ばれるアプリを開発し、お客様が接続されたデバイスのメンテナンスを監視及び予測するなど、よりパーソナライズされた役立つ顧客体験を提供×GE Appliances＞P214
15-13. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×自然言語処理を使用することで、AIは公共サービスと市民の間の相互作用を強化し、サービス提供の品質を向上×Usecasesfor.ai＞P215
15-14. 生成AI×ユースケース・事例＜サービス分野×福祉の提案の精度と関連性を高め人々の幸福を高め、自動化によるコスト削減と効率化し、意思決定プロセスの透明性と信頼性のレベルを向上させ、公共サービス業界が増大するデータ量とタスクの複雑さに対処×Usecasesfor.ai＞P216

16.スマート農業 P217

16-1. 生成AI×ユースケース・事例＜スマート農業分野×AIを活用したツールで、センサー、衛星、ドローンからのデータを分析し、圃場の詳細なマップを作成し、土壌の健康状態、水分レベル、作物の成長に関する洞察を提供し、農家が灌漑、肥料の施用、植え付けパターンを最適化×HatchWorksAI＞P218
16-2. 生成AI×ユースケース・事例＜スマート農業分野×生成AIは、作物や葉の画像を分析して病気、栄養不足、害虫の蔓延の兆候を特定でき、これらの問題を早期に発見することで、的を絞った農薬散布や輪作などの積極的な対策を講じて収穫を保護し、環境への影響を最小限に抑制×HatchWorksAI＞P219
16-3. 生成AI×ユースケース・事例＜スマート農業分野×生成AIは、履歴データ、天気予報、衛星画像を活用して、正確な収穫量予測を提供でき、食品廃棄物を削減し、安定した食品供給の確保を支援×SpaceAG＞P220
16-4. 生成AI×ユースケース・事例＜スマート農業分野×企業がタイプや形式に関係なく、データを1つのプラットフォームに取り込み、さまざまなユースケースでデータをプロダクショングレードのAIソリューションに変換でき、農業の専門知識に基づいた長期的なパートナーシップを構築×KissanAI＞P221
16-5. 生成AI×ユースケース・事例＜スマート農業分野×農家のアドバイザリー、販売副操縦士、作物の病気の特定などの重要なユースケースを強化する「Small Language Models(SLM)」などを作成、独自のニーズとデータに合わせて調整されたAgriCopilotの可能性を最大限に活用×KissanAI＞P222
16-6. 生成AI×ユースケース・事例＜スマート農業分野×AI対応のドローンを使用し、作物の健康状態、病気や害虫の存在を評価するのに役立ち、農薬の散布をターゲットにすることさえできるため、人的資源への依存を最小限に抑える×Usecasesfor.ai＞P223

17.セキュリティ P224

17-1. 生成AI×ユースケース・事例＜セキュリティ分野×過去のパフォーマンス、財務報告、ニュース記事などの大量のデータを処理することで、サプライヤーのリスクに関連するパターンと傾向を特定でき、信頼性を評価しサプライヤーベースの多様化や緊急時対応計画を実施×AI Multiple＞P225
17-2. 生成AI×ユースケース・事例＜セキュリティ分野×英国の通信サービスプロバイダー、VCCPのAIクリエイティブエージェンシーであるFaithは、リアルな会話型AIであるDaisyを使用して、電話詐欺師に対抗するための革新的なキャンペーンを開始し、一般の人々を詐欺から保護×Faith＞P226
17-3. 生成AI×ユースケース・事例＜セキュリティ分野×取引データとユーザーの行動を分析することにより、個人情報の盗難や支払い詐欺などの疑わしい活動を検出し、財務損失を軽減し、顧客データを保護し、ブランドの評判を確保×Badix＞P227
17-4. 生成AI×ユースケース・事例＜セキュリティ分野×AIを活用したセキュリティスキャンツールは、ネットワークトラフィック、ユーザー行動、及びシステムログを分析し、脅威、脆弱性、悪意のあるアクティビティを検出し、アプリケーションをプロアクティブに保護×Badix＞P228
17-5. 生成AI×ユースケース・事例＜セキュリティ分野×金融機関における生成AIは、セキュリティの強化、顧客サービス、財務予測を助け、これらのアプリケーションは、銀行が詐欺を防止し、パーソナライズされたサービスを提供し情報に基づいた投資決定を下すために役立つ×Trinetix＞P229
17-6. 生成AI×ユースケース・事例＜セキュリティ分野×AIアルゴリズムは、不正行為を示す可能性のある異常なパターンや異常を検出し、金融機関に潜在的な侵害を防ぐための早期警告を提供し生成AIは、複雑な変数や市場動向を評価することでリスク評価を強化×HatchWorksAI＞P230
17-7. 生成AI×ユースケース・事例＜セキュリティ分野×OpenAIのLLMを組み込んだAzure OpenAIを通じて、データセキュリティの強化とカスタムAIアプリケーションを確保しながら、生成AIサービスを提供×Microsoft＞P231
17-8. 生成AI×ユースケース・事例＜セキュリティ分野×監視カメラの映像と書面によるレポートを組み合わせて分析し、セキュリティの脅威をより効果的に特定したり、衛星画像やセンサーデータを使用して自然災害を予測して対応×GovExec＞P232
17-9. 生成AI×ユースケース・事例＜セキュリティ分野×高度なAIシステムは、異常を検出し、脆弱性を特定し、インシデント対応を自動化することで、重要なインフラストラクチャとデータを保護する能力を強化×GovExec＞P233
17-10. 生成AI×ユースケース・事例＜セキュリティ分野×空港は、エネルギー、水、気候制御などの重要なインフラストラクチャ管理を最適化でき、AIをセキュリティ及び緊急サービスに統合することで、その機能が大幅に向上し旅行者により安全で安心な環境を提供×Microsoft＞P234

18.ツーリズム P235

18-1. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×ヴァージン・ヴォヤージュのウェブサイトにある「ジェンAI」ツールを通じて、消費者はパーソナライズされたクルーズの招待状を作成することができ、パーソナライズされたクルーズの招待状を作成×Virgin Voyages＞P236
18-2. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×空港は、エネルギー、水、気候制御などの重要なインフラストラクチャ管理を最適化でき、AIをセキュリティ及び緊急サービスに統合することで、その機能が大幅に向上し旅行者により安全で安心な環境を提供×Microsoft＞P237
18-3. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×AIでパーソナライズされた旅行の提案を使用して予約を最大化：旅行会社は、各個人に固有の休暇のパターンと好みを特定し、その後、顧客の共感を呼ぶ可能性が高い休暇の目的地、アクティビティ、旅程を提案×Intuz＞P238
18-4. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×AIを活用したパーソナライズされた旅程で計画を効率化：アトラクションの営業時間、移動時間、休憩時間などの詳細を考慮して、旅程の上記のすべての要素をまとまりのある計画に統合×Intuz＞P239
18-5. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×24/7バーチャルトラベルアシスタントによる顧客エンゲージメントの強化と売上アップ：NLPを搭載し顧客のニーズを正確に理解し、フライトの出発時間やパッケージのアップグレード、及び日常の活動に関連するクエリを支援×Intuz＞P240
18-6. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×ターゲットを絞ったオファーとマーケティングキャンペーンで顧客基盤を拡大：過去の予約、検索履歴、インタラクションの頻度など、膨大な量のデータをくまなく調べて各顧客の包括的なプロファイルを構築×Intuz＞P241
18-7. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×即時翻訳で言語の壁を克服：チャットボットは、言語能力に関係なく即時の支援、FAQへの回答、予約の支援、及びすべての人にサポートを提供×Intuz＞P242
18-8. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×ダイナミックプライシング戦略で利益を拡大：顧客は予算に応じて旅行を調整し、サプライヤー(旅行会社など)はそれに応じてオファーを変更×Intuz＞P243
18-9. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×AI主導のコンテンツを通じて旅行者とのインタラクションを強化：目的地についての説得力のある物語を作成し、歴史的事実、逸話、地元の伝説を織り交ぜて、サイトのブログ、パンフレット、広告に追加×Intuz＞P244
18-10. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×バーチャルツアーで没入型の休日体験を提供：写真、ビデオ、その他のデータ入力に基づいて、詳細でリアルな画像、音声、さらには場所の3Dモデルを作成でき、サービスの可能性を示すための強力なマーケティングツールとしてVRツアーを提供×Intuz＞P245
18-11. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×旅行会社は個々の興味に基づいてカスタマイズされた旅程を作成でき、AIは、お金、時間制限、ソーシャルメディアの興味に基づいて、各旅行者にパーソナライズされた最適な体験をキュレーションするスマートな旅行をアドバイス×Solulab＞P246
18-12. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×旅行企業は場所や興味に基づいてリアルタイムの情報とカスタマイズされた推奨事項を提供でき、VRツアーガイドとして、旅行中のAIは、あまり知られていないアートギャラリーなどを推奨し、ユニークな洞察で休暇体験をサポート×Solulab＞P247
18-13. 生成AI×ユースケース・事例＜ツーリズム分野×AIを搭載したチャットボットは、予約手続き中の問い合わせを支援し、迅速かつ正確な価格情報を提供し、乗客が自分の好み、スケジュール、予算に基づいて十分な情報に基づいた選択ができるようにサポート×Solulab＞P248

19.デザイン・設計・開発 P249

19-1. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×GenAIを活用した、Midjourney(ミッドジャーニー)やSora(ソラ)などの画像・動画生成ツールによる、リアルな画像からテキストに基づいた動画まで、オリジナルコンテンツの作成×Capicua＞P250
19-2. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×コードの提案、コードのオートコンプリート、定型コードの生成、単体テストの実行など、ソフトウェア開発を支援×Capicua＞P251
19-3. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×GenAIオーディオ生成により、企業はマーケティング資料のキャッチーな曲やリアルなナレーションをさらに迅速に作成×Capicua＞P252
19-4. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×生成AIを使用して、Adobe Expressの画像から不要なオブジェクトや気を散らすものを削除×Adobe＞P253
19-5. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×市場データ、顧客フィードバック、競合他社の情報を処理して、市場における潜在的なギャップや機会についての洞察を創出×AI Multiple＞P354
19-6. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×コカ・コーラは、OpenAI及びBain & Companyと協力して、「Create Real Magic」プラットフォームを立ち上げ、ユーザーは輪郭ボトルやサンタクロースなどの象徴的なコカ・コーラの画像を使用してカスタムアートワークの作成が可能×Coca Cola＞P255
19-7. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×オブジェクトの高品質な3Dバージョンを作成するための研究が現在も行われており、GANベースの形状生成を使用すると、元のソースとの類似性という点で、より優れた形状を実現×AI Multiple＞P256
19-8. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×Javaなどの基本ソフトウェアの更新に必要な時間と労力を大幅に削減するAI搭載ツールであるAmazon Qを導入し、コード変換を自動化、開発者の50日かかっていたアップグレード時間をわずか数時間に短縮し、推定4,500開発者年の作業を節約×Amazon＞P257
19-9. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×自然言語の説明をテスト自動化スクリプトに変換することがで、平易な言葉で説明された要件を理解することで、それらを目的のプログラミング言語、又はテスト自動化フレームワークの特定のコマンドに変換×AI Multiple＞P258
19-10. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×クリエイティブな衣服デザインを生成するために設計されたAIツールでGitHubのリソースを利用し、デザイナーが革新的でユニークなデザインを効率的に作成×ClothingGan＞P259
19-11. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×機械学習アルゴリズムを活用して、開発者が開発サイクルを短縮し、エラーを減らし、コード品質を向上させることを可能にすることで、より効率的でスケーラブルなソフトウェア開発ソリューションを実現×Badix＞P260
19-12. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×音楽制作：音楽トラックをゼロから作曲し、既存のトラックをリミックスし、音楽パターンと与えられた入力を分析することにより、これらのツールは独自の作曲を作成可能×Badix＞P261
19-13. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野××生成AIを使用しストリーミングドキュメンタリーのコンテンツライブラリを国際化：英語で作成されていたコンテンツはPolly、Transcribe、TranslateなどのAWSサービスにより、自動吹き替えとキャプションのパイプラインを使用して作成×Mission Cloud＞P262
19-14. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×ゲーム内アイテムの生成は、ゲームの寿命を延ばしマイクロトランザクションやダウンロード可能なコンテンツアドオンを通じて長期的な収益源を創出×Mission Cloud＞P263
19-15. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×小規模で予算重視の開発チームは、追加のスタッフを雇うことなく、生産を加速でき、アクセシビリティにより、迅速なプロトタイピング、テスト、改良が可能になり市場投入までの時間を短縮×Unity Muse＞P264
19-16. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×設計パラメータと制約を解析することで、AIは設計コンセプトを迅速に生成し、改良することができ、設計と開発のプロセスが加速され人間の設計者が見落としている設計の可能性を探求することでイノベーションを促進×HatchWorksAI＞P265
19-17. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×医療記録、画像、患者データの膨大なデータセットを分析することで、人間の知覚を逃れる可能性のある複雑なパターンや微妙な異常を特定することにより、診断のタイムラインが加速するだけでなく、精度が前例のないレベルにまで向上×HatchWorksAI＞P266
19-18. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×分子間相互作用をシミュレーションし、潜在的な医薬品候補を予測することで、人工知能は創薬を促進し、これにより、イノベーションが加速するだけでなく、研究開発に関連するコストも削減×HCA Healthcare＞P267
19-19. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×パーソナライズされた治療計画:人工知能による遺伝的プロファイル、病歴、生活習慣の要因など、多数のデータポイントを分析することで効果的であるだけでなく低侵襲な治療戦略を推奨×HatchWorksAI＞P268
19-20. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×OpenAIのLLMを組み込んだAzure OpenAIを通じて、データセキュリティの強化とカスタムAIアプリケーションを確保しながら、生成AIサービスを提供×Microsoft＞P269
19-21. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×生成モデルで見出し、商品、ターゲットオーディエンスなど、いくつかの入力に基づいて数十の広告バリエーションを生成し、コピーとデザインのバリエーションは自動的にA/Bテストされるため、よりパフォーマンスの高いクリエイティブな広告を制作×Lindy＞P270
19-22. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×スマートアプライアンスの活動のハブとして機能するために、GEはSmartHQと呼ばれるアプリを開発し、お客様が接続されたデバイスのメンテナンスを監視及び予測するなど、よりパーソナライズされた役立つ顧客体験を提供×GE Appliances＞P271
19-23. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×生成AIは、分子を設計するための推奨事項を作成することができ、開発プロセスに必要な時間を大幅に短縮、生成AIを臨床試験の計画と実施、規制当局への申請の完了、医薬品製造の保守・運用の改善に活用×Amgen＞P272
19-24. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×「電子書籍の制作と配布を奨励する」というミッションをさらに進めるために書かれた資料からオーディオブックを作成する生成AIを実装、ボランティアチームの時間と設備の能力を超えた高品質の録音を作成するためのソリューションを提供×Project Gutenberg＞P273
19-25. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×企業がタイプや形式に関係なく、データを1つのプラットフォームに取り込み、さまざまなユースケースでデータをプロダクショングレードのAIソリューションに変換でき、農業の専門知識に基づいた長期的なパートナーシップを構築×KissanAI＞P274
19-26. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×農家のアドバイザリー、販売副操縦士、作物の病気の特定などの重要なユースケースを強化する「Small Language Models(SLM)」などを作成、独自のニーズとデータに合わせて調整されたAgriCopilotの可能性を最大限に活用×KissanAI＞P275
19-27. 生成AI×ユースケース・事例＜デザイン・設計・開発分野×革新的なデザインソリューションを提供することで、建築家やデザイナーを支援し、AI駆動のツールは、複数のデザイン代替案を迅速に生成できるため、人間のデザイナーと比較して必要な時間を大幅に短縮×Moon Technolabs＞P276

20.マーケティング P277

20-1. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×Adobe Senseiで、実用的なデータインサイトとAIを活用した分析を収集し、企業が顧客エンゲージメントを高め、コンバージョン率を3倍にアップ×Capicua＞P278
20-2. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×販売、マーケティング、生産、流通からのデータを統合して、より正確で包括的な計画を生成すことにより、企業は部門間で戦略を調整し、リソース割り当てを最適化し、需要と市場の状況の変化により適切に対応×AI Multiple＞P279
20-3. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×顧客の需要、競合他社の価格、市場の状況などの要因を分析して、最適な価格戦略を生成することで、企業が競争力を維持しながら、収益、利益率、市場シェアを最大化×AI Multiple＞P280
20-4. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×コカ・コーラは、OpenAI及びBain & Companyと協力して、「Create Real Magic」プラットフォームを立ち上げ、ユーザーは輪郭ボトルやサンタクロースなどの象徴的なコカ・コーラの画像を使用してカスタムアートワークの作成が可能×Coca Cola＞P281
20-5. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×顧客データを分析することで、個々の好み、購入履歴、閲覧行動に基づいてパーソナライズされた製品レコメンデーションを作成、カスタマイズされた提案を提供でき、コンバージョン率と顧客満足度を高め、長期的なロイヤルティを育成×Badix＞P282
20-6. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×バーチャルインフルエンサーとキャラクターを作成することで、人々がソーシャルメディアプラットフォームやデジタルチャネルで視聴者と交流することを可能にし、パーソナライズされた体験を提供し、独自の方法で視聴者を引き付けることを可能にする×Badix＞P283
20-7. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×インタラクティブなストーリーテリング：ユーザーの入力と好みを分析し、視聴者に前例のないレベルのエンゲージメントと没入感を提供×Badix＞P284
20-8. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×パーソナライズされた自動化されたアプローチを取り入れることで、マーケティング戦略を改善でき、リアルタイムの顧客センチメントに基づいてプロファイルを作成し、コンテンツをパーソナライズしマーケティングオートメーションを向上×AWS＞P285
20-9. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×MLSと直接やり取りするための自然言語クエリシステム、コンピュータービジョン機能を備えた物件検索機能、及びユーザープロファイルの特性に合わせたパーソナライズされたニュースレターを作成し、業務効率を向上×myTheo＞P286
20-10. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×ブログ、ソーシャルメディアの投稿、広告コピーなど、特定のオーディエンスに合わせた高品質のマーケティングコンテンツを生成でき、顧客データを分析して詳細な洞察とトレンドを生成し、よりターゲットを絞った効果的なマーケティング戦略を支援×Trinetix＞P287
20-11. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×生成AIは、過去の販売データ、需要予測、市場動向を分析することにより、将来の需要を正確に予測し、在庫レベルを最適化でき過剰在庫や在庫不足のリスクが軽減されるだけでなく、顧客が望むときに製品を入手できるようになり、全体的な顧客満足度が向上×HatchWorksAI＞P288
20-12. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×生成AIと会話型インターフェースは、ChatGPTやMidjourneyなどのツールでこれを簡単にし、テキスト、画像、ビデオの膨大なデータセットを分析することで、AIは記事、製品の説明、さらには広告など、魅力的なコンテンツを生成×HatchWorksAI＞P289
20-13. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×複数の言語での顧客からの問い合わせ、ソーシャルメディア活動、購買習慣に関する膨大なデータセットを分析することにより、パターンやトレンドを特定でき、消費者の選択を左右するものについて貴重なインサイトを取得×HatchWorksAI＞P290
20-14. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×生成AIは、データ分析と機械学習アルゴリズムを活用して適切なオーディエンスに適切なメッセージを適切なタイミングで届けることが可能で、より迅速で効率的なA/Bテストを実現×Meta＞P291
20-15. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×ヴァージン・ヴォヤージュのウェブサイトにある「ジェンAI」ツールを通じて、消費者はパーソナライズされたクルーズの招待状を作成することができ、パーソナライズされたクルーズの招待状を作成×Virgin Voyages＞P292
20-16. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×AIを使用してショッピングを改善し、ModiFaceとのパートナーシップを通じてパーソナライズされたシェードマッチングを提供し、オンラインと店舗でのエクスペリエンスを融合させ売上を拡大×Sephora＞P293
20-17. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×見込み客のWebサイト、役職、またはLinkedInのアクティビティに基づいて、関連性の高いコールドメールを作成、又、客の行動やCRMステージによってトリガーされる完全なシーケンス(フォローアップを含む)を構築×Lindy＞P294
20-18. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×生成モデルで見出し、商品、ターゲットオーディエンスなど、いくつかの入力に基づいて数十の広告バリエーションを生成し、コピーとデザインのバリエーションは自動的にA/Bテストされるため、よりパフォーマンスの高いクリエイティブな広告を制作×Lindy＞P295
20-19. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×生成AIが、最適化された長編コンテンツを生成し、これらのセットアップは、ブリーフ、アウトライン、及び完全なドラフトを処理できるため、ライターは編集と戦略に集中が可能×Lindy＞P296
20-20. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×完璧なスポークスパーソンを待つ代わりに業は、複数の言語を話し、スクリプトをその場で更新できるAIアバターを使用してデモビデオを作成、従来の生産よりも速く安価でスケーラブルに業務を遂行×Lindy＞P297
20-21. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×営業担当者は、ApolloやHubSpotのようなツールを使用し、さらにはLinkedInを使用して、見込み客を調査しタブを何十回も切り替えることなく、数分でパーソナライズされたアウトリーチを準備することが可能×Lindy＞P298
20-22. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×AIエージェントを使用してリードの活動を評価し、興味や適合性に基づいてスコアリングし、適切な担当者を自動的に割り当て業務を簡素化×Lindy＞P299
20-23. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×ChatGPTを使用して、販売している車両に関するWebサイトコンテンツを作成し、車両の状態に関する要約、カスタマーレビューの要約、又は異なるモデルイヤー間の比較の生成×CarMax＞P300
20-24. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×Google Cloudの「Vertex AI Conversation」を通じて生成AI の使用を開始し、カスタマー サービスを強化、業務を近代化し、全体的なゲストエクスペリエンスを向上×Six Flags＞P301
20-25. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×スマートアプライアンスの活動のハブとして機能するために、GEはSmartHQと呼ばれるアプリを開発し、お客様が接続されたデバイスのメンテナンスを監視及び予測するなど、よりパーソナライズされた役立つ顧客体験を提供×GE Appliances＞P302
20-26. 生成AI×ユースケース・事例＜マーケティング分野×顧客エンゲージメントを強化し、企業が時代を先取りすることを可能にすることで、ターゲットを絞ったリアルタイムのコミュニケーションをオーディエンスに提供することで、コンバージョン率が向上×Moon Technolabs＞P303

21.リテール P304

21-1. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×あらゆるチャネルでの迅速でパーソナライズされたサポート顧客が期待する迅速なサポートを、メール、音声、メッセージング、またはソーシャルメディアを通じて提供し、常にエージェントがすべての会話を効率的に管理し応答×Zendesk＞P305
21-2. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×サプライチェーンのモダナイゼーションと合理化：12の新しいデジタルプラットフォームを立ち上げ、顧客とのコミュニケーションと店舗間のコミュニケーションの爆発的な増加に対処×Accent Group＞P306
21-3. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×英国の多国籍食料品・雑貨小売業であるTescoは、社内のテクノロジークエリをより効率的に管理するためにZendeskプラットフォームを採用し、5店舗において従業員だけでなく、サプライヤーや顧客にもサービスを提供×TESCO＞P307
21-4. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×AIを統合することで、Amazonは特定の時間に需要のある商品を予測し、倉庫に効率的に在庫を確保することにより、保管コストを削減させ、プライムデー及びホリデーシーズンなどの需要ピーク時の在庫切れを回避×Amazon＞P308
21-5. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×クリエイティブな衣服デザインを生成するために設計されたAIツールでGitHubのリソースを利用し、デザイナーが革新的でユニークなデザインを効率的に作成×ClothingGan＞P309
21-6. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×バーチャル試着体験: 顧客やユーザーがバーチャルな衣料品、アクセサリー、化粧品を購入時にインタラクティブなショッピング体験を実現することで返品を減らし、意思決定を改善し、オンラインショッピングの体験を向上×Badix＞P310
21-7. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×顧客データを分析することで、個々の好み、購入履歴、閲覧行動に基づいてパーソナライズされた製品レコメンデーションを作成、カスタマイズされた提案を提供でき、コンバージョン率と顧客満足度を高め、長期的なロイヤルティを育成×Badix＞P311
21-8. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×取引データとユーザーの行動を分析することにより、個人情報の盗難や支払い詐欺などの疑わしい活動を検出し、財務損失を軽減し、顧客データを保護し、ブランドの評判を確保×Badix＞P312
21-9. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×生成AIを統合することで、小売企業は顧客の行動や好みを分析し、高度にパーソナライズされた製品のレコメンデーションを作成でき、在庫ニーズを予測し在庫レベルを最適化することで、過剰在庫や在庫切れを削減×Trinetix＞P313
21-10. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×生成AIは、過去の販売データ、需要予測、市場動向を分析することにより、将来の需要を正確に予測し、在庫レベルを最適化でき過剰在庫や在庫不足のリスクが軽減されるだけでなく、顧客が望むときに製品を入手できるようになり、全体的な顧客満足度が向上×HatchWorksAI＞P314
21-11. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×ショッピングアシスタント、生成AIを利用した検索、部屋を仮想的にデザインするのに役立つインテリアデザイン機能など、検索や発見から購入までショッピング体験のすべての段階で買い物客を支援×Walmart＞P315
21-12. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×画像やパターンを分析することで、AIはユーザーの写真や説明に写っているものと類似した製品を特定でき、これにより、ユーザーは写真を撮ったり、アイテムを説明したりするだけで、関連する製品の提案を受け取ることが可能×HatchWorksAI＞P316
21-13. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×AIを使用してショッピングを改善し、ModiFaceとのパートナーシップを通じてパーソナライズされたシェードマッチングを提供し、オンラインと店舗でのエクスペリエンスを融合させ売上を拡大×Sephora＞P317
21-14. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×生成AIによって駆動されるシステムは、製品の人気と特定のアイテムの注文予測に従って倉庫のレイアウトを動的に整理し、移動時間を短縮し効率化を向上×NextGen Invent＞P318
21-15. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×空港内の小売店やレストランを含むコマースの領域では、生成AIとデータプラットフォームが消費者行動に関する貴重な洞察を提供し、企業が乗客のダイナミックなニーズに合わせてサービスと在庫を調整×Microsoft＞P319
21-16. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×顧客が本物の店員と交流しているように感じてもらうことのできる生成AIのシステムを導入することで顧客のニーズに対応し、モバイル注文やスマートホームデバイスとの統合を行い新しいチャンネルに拡大×Wendy’s＞P320
21-17. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×ChatGPTを使用して、販売している車両に関するWebサイトコンテンツを作成し、車両の状態に関する要約、カスタマーレビューの要約、又は異なるモデルイヤー間の比較の生成×CarMax＞P321
21-18. 生成AI×ユースケース・事例＜リテール分野×バーチャル試着&カスタマイズの小売業者は、バーチャル試着に生成AIを西洋し、顧客は購入前にアバターの衣服、メイク、アクセサリーを視覚化することにより、顧客満足度が向上し、返品率が低下×Moon Technolabs＞P322

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-86567-385-2　C2034

【企画・調査・分析・レポーティング・監修・編集】

1）企画・監修・編集：村岡　征晃
2）調査・分析・レポーティング：ボリンジャー　実穂子

【トータル・ページ数（報告書）】

・80ページ　＊別途、公開資料は74社×300枚（全ページ：和訳要約済）
＜調査レポート一覧はこちら＞

サンプルPDF送付希望・お問い合わせ・お申し込みについて