2024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：125社×300枚付き）

【はじめに】

2024年がスタートして5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“2024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：125社×300枚付き） ” ～ 当該主要ベンダ（125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125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（125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（125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（23か国）・地域別件数（5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（23か国）%＞ P7
• (7）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）＞P8
• (8）生成AIの定義① P9
• (9）生成AIの定義② P10
• (10）あとがき P11
• (11）「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 P12

II.参考資料（付録） 編（125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）

1.医療

• 1-1. ＜医療分野×人員配置に影響を与える労働組合の規則や政府の規制の遵守を確約し、スタッフのスケジュール管理にも利用×Wellstar Health System＞
• 1-2. ＜医療分野×医療機関におけるコスト削減および業務の効率化、コミュニケーションの自動化を実現×Nice＞
• 1-3. ＜医療分野×1,300の異なる医療スキルに基づき患者の電話を自動的にルーティング、さらに、コンタクトアナリティクスを導入し、患者ケアを強化×Envera Health＞
• 1-4. ＜医療分野×臨床医のワークフローと面倒なプロセスを変革して、医療機関が臨床文書や請求を合理化できるよう支援×3M Health Information Systems＞
• 1-5. ＜医療分野×患者の遠隔でのエンゲージメントと評価を通じてコストが削減され研究スケジュールの予測の可能性が向上しスケジュールが短縮×AiCure＞
• 1-6. ＜医療分野×スキャンしたドキュメントから印刷されたテキスト、手書きの文字、その他のデータを自動的に抽出するフルマネージド型の機械学習サービスを使用し保険申請処理をデジタル化および自動化×Anthem＞
• 1-7. ＜医療分野×AIとクラウド機能に支えられたテクノロジを通じて会員の監視、観察、意見の収集を行い問題を解決することで会員の健康維持を支援×Babylon Health＞
• 1-8. ＜医療分野×GAN(敵対的生成ネットワーク)を使いスケッチを写真に変換することで、医師は患者の体内をより鮮明で詳細に把握×Fireflies.ai＞
• 1-9. ＜医療分野×データを拡張することで深層学習モデルが改善され、実世界のデータを増やすことなく精度と堅牢性が向上×Google＞
• 1-10. ＜医療分野×AIモデルを使用して膨大な化学データベースを分析し複雑な量子相互作用をシミュレートすることで創薬を加速×IBM＞
• 1-11. ＜医療分野×金融やヘルスケアなどの分野の膨大なデータセットを分析し、自然言語で包括的なレポートと洞察を生成×Bloomberg＞
• 1-12. ＜医療分野×放射線科医のデータ分析、インテリジェントな検索、および規制当局の承認に必要な医療要件を満たす文書の作成を支援する放射線プラットフォームの構築×Bayer＞
• 1-13. ＜医療分野×Vertex AIおよびGoogle Workspaceを使用し臨床試験のドキュメント作成プロセスを変革×Bristol Myers Squibb＞
• 1-14. ＜医療分野×Document AIを使用し住民が保険を申請する際の文書化と検証プロセスの一部を自動化することで消費者と従業員のエクスペリエンスの向上を支援×Covered California＞
• 1-15. ＜医療分野×生成AIを使用して医師が検査結果から関連する所見をより迅速に検出できるよう支援×Dasa＞
• 1-16. ＜医療分野×生成AIを使用して、臨床文書作成などの時間のかかるタスクのワークフローを改善×HCA Healthcare＞
• 1-17. ＜医療分野×Google Cloudのヘルスケア機能とVertex AI機能を統合し勤務時間外にドキュメントを完成させる時間を短縮×WellSky＞
• 1-18. ＜医療分野×医療提供、創薬、臨床試験計画、医薬品の市場投入において、AIがどのように効率とイノベーションを向上させるかを研究開発×Highmark Health＞
• 1-19. ＜医療分野×何千人もの科学研究者がVertex AI検索を通じて50ペタバイト相当の臨床データにアクセスできるようにし、複数の言語での情報検索を高速化×Mayo Clinic＞
• 1-20. ＜医療分野×AIを使用してデータ エンジニアリングの生産性を高め、開発を加速×Seattle Children’s hospital＞
• 1-21. ＜医療分野×サイバーセキュリティのデータソースを集約し分析時間を数日から数秒に短縮×Pfizer＞

2.飲食

• 2-1. ＜飲食分野×生成AIを使用し、新しいタンパク質構造や、新しい材料を特定する有効な結晶構造を設計×MIT＞
• 2-2. ＜飲食分野×自然言語理解 (NLU) 機能を活用することで大幅なコスト削減と顧客サービスの向上を実現×DoorDash＞
• 2-3. ＜飲食分野×会話型デザインのストーリーボード、カスタマイズされたインタラクション、既存の文字起こしとインタラクションデータを活用するアーキテクチャの開発×DoorDash＞
• 2-4. ＜飲食分野×音声入力、自然言語理解、はい/いいえの確認を含む包括的な会話設計プロセスによるセルフサービス機能の強化×DoorDash＞
• 2-5. ＜飲食分野×スケールと最適化を織り込んだソリューションを構築し展開することで独自のeコマース体験を創出×AB InBev＞
• 2-6. ＜飲食分野×数千のレストランでデータ、AI、エッジテクノロジを活用しイノベーションをより迅速に実装し、従業員と顧客のエクスペリエンスを向上×McDonald’s＞

3.教育

• 3-1. ＜教育分野×AIを使用して顧客からの電話の文字起こしに費やす時間を2〜3時間から数分に短縮×BYJU＞
• 3-2. ＜教育分野×Googleアシスタントなどの仮想アシスタント向けにリアルな音声を生成×DeepMind＞
• 3-3. ＜教育分野×Google MeetのGeminiを使用したリアルタイムで翻訳されたキャプションとメモの利用×Pepperdine University＞

4.金融

• 4-1. ＜金融分野×銀行における機械学習を活用した、損失の深刻度、債務不履行の確率、損失予測を評価するためのモデル開発×Leeway Hertz＞
• 4-2. ＜金融分野×機械学習により、銀行は不正使用による損失や調査結果やトレーニングモデルから学習し不審なアクティビティを特定、リアルタイムで不正を防止×Leeway Hertz＞
• 4-3. ＜金融分野×機械学習をモデルに適用して、どの顧客がビジネスにより多くの利益をもたらすことができるかを予測し、紹介とリードを優先するスマートな戦略を作成×Leeway Hertz＞
• 4-4. ＜金融分野×機械学習を活用して顧客の要件を分析し、クライアントの苦情から学び、すぐに対応×Leeway Hertz＞
• 4-5. ＜金融分野×銀行における機械学習を使用し、前払いのスピードと新しいローン需要を特定しATMの現金要件を予測×Leeway Hertz＞
• 4-6. ＜金融分野×過去の取引コスト分析と執行データを使用し取引執行戦略と注文ルーティングを最適化するためのモデルを開発×Leeway Hertz＞
• 4-7. ＜金融分野×カードレスの世界を想定して顧客体験を向上させ、盗まれたカードの不正使用やカードスキミングから保護×National Australia Bank＞
• 4-8. ＜金融分野×サードパーティのオンプレミスおよびクラウドコンタクトセンタにAI機能を追加しカスタマーエクスペリエンスを向上×Principal Financial Group＞
• 4-9. ＜金融分野×スキャンしたドキュメントから印刷されたテキスト、手書きの文字、その他のデータを自動的に抽出するフルマネージド型の機械学習サービスを使用し保険申請処理をデジタル化および自動化×Anthem＞
• 4-10. ＜金融分野×データとAIを駆使した組織への変革の一環として分析と機械学習を活用し社内プロセスを変革しリスク管理を改善、成長を促進、顧客に革新的なソリューションを提供×Banco Bilbao Vizcaya Argentaria＞
• 4-11. ＜金融分野×データを拡張することで深層学習モデルが改善され、実世界のデータを増やすことなく精度と堅牢性が向上×Google＞
• 4-12. ＜金融分野×小規模言語モデル(SLM)による顧客からの問い合わせに対応し応答を生成、日常的なサポートタスクを自動化×Zendesk＞
• 4-13. ＜金融分野×金融やヘルスケアなどの分野の膨大なデータセットを分析し、自然言語で包括的なレポートと洞察を生成×Bloomberg＞
• 4-14. ＜金融分野×セルフサービス機能を強化し、顧客からの問い合わせに対する回答品質を向上させるために、従業員向けのGen-AIチャットボットを開発×ING Bank＞
• 4-15. ＜金融分野×人々の生活、仕事、銀行、投資のあり方を変革する生成AIの可能性、特に新しいテクノロジが銀行の生産性と業務効率をどのように向上させるかを模索×Scotiabank＞
• 4-16. ＜金融分野×コンタクトセンタの担当者が、通話中に詳細なポリシーと手順にわたって情報を検索および統合できるように生成AIを使用して支援×Discover Financial＞
• 4-17. ＜金融分野×人事部門を含む複数のチームでGeminiを使用し採用、新入社員のオンボーディングの迅速化×Pennymac＞
• 4-18. ＜金融分野×Vertex AIを使用し財務チームとトレーディングチームが複数の資産クラス間でコラボレーションを実現×Symphony＞
• 4-19. ＜金融分野×生成AIを使用して、顧客の信用スコアと財務履歴を分析することで信用度を評価×Evalueserve＞
• 4-20. ＜金融分野×生成AIによるエグゼクティブサマリー、事業内容、セクター分析などのクレジットメモのセクションを自動生成×Evalueserve＞
• 4-21. ＜金融分野×生成AIを使用した迅速な情報の収集、処理、要約および最終製品に使用するレポートのドラフトの作成×Evalueserve＞
• 4-22. ＜金融分野×チャットボットを使用した潜在的な顧客と対話および彼らのニーズや好みに関する情報を収集し、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×Evalueserve＞
• 4-23. ＜金融分野×カスタマーサービスにおける支払いのリマインダー、請求の照会、アカウント管理の支援×Evalueserve＞
• 4-24. ＜金融分野×債権回収：借り手と対話して、返済オプションを提供し、延滞のパターンを特定し、適切な回収戦略を推奨×Evalueserve＞
• 4-25. ＜金融分野×Code Assistの堅牢なセキュリティおよびコンプライアンス機能を通じて開発者の効率を向上×Commerzbank＞
• 4-26. ＜金融分野×Google SecOpsのAIを使用し以前は数分から数時間かかっていた重要なセキュリティデータを数秒で表示、高度に自動化された応答が実現×BBVA＞
• 4-27. ＜金融分野×自社のインテリジェンスをAIを活用したGoogle SecOpsに統合し仕事の優先順位付けと脅威への対応を実現×Charles Schwab＞

5.航空・宇宙

• 5-1. ＜航空・宇宙分野×空港における通関プロセスにおいて、さまざまな角度から撮影した写真で乗客の顔写真を作成することで旅行者の身元の識別と検証を実行×Fireflies.ai＞
• 5-2. ＜航空・宇宙分野×AIが生成するコンテンツを通じて顧客を早期に惹きつけ、ロイヤルティを育むハイパーパーソナライズされたレコメンデーションを作成×Alaska Airlines＞
• 5-3. ＜航空・宇宙分野×BigQueryおよびLookerをテストし配送業者や航空会社とのキャパシティプランニングと予約を最適化し出荷をより迅速に処理できるように支援×Mercado Libre＞

6.交通

• 6-1. ＜交通分野×ドライバーにより良いサービスを提供するためのコンタクトセンタソリューションを最新化×KYTC＞
• 6-2. ＜交通分野×衛星画像を正確に地図上で変換し、これまで知られていなかった場所の探索を可能にする×Fireflies.ai＞
• 6-3. ＜交通分野×さまざまな構成を探索しニューロン間の接続を最適化してパフォーマンスを向上させることで、ニューラルネットワークの設計を支援×Tesla＞
• 6-4. ＜交通分野×生成AIを活用したソリューションによりプロセスの合理化、リソース配分の最適化、100+の分散部門間の効率の最大化を実現×Robert Bosch＞
• 6-5. ＜交通分野×AIエージェントを使用して、従業員の生産性を高め時間を節約し、仕事の効率をさらに向上×Uber＞
• 6-6. ＜交通分野×AIを活用したスマート・セールス・アシスタントをオンラインストアフロントに導入×Mercedes Benz＞
• 6-7. ＜交通分野×膨大な量のデータとAIを活用して自動運転を実現し、Google CloudのAIハイパーコンピュータ上の数千のMLワークロードでサポート×Woven＞

7.人材管理

• 7-1. ＜人材管理分野×生成AIで従業員を支援し安全で柔軟かつボーダレスなコラボレーションを可能にし、生産性を高めて成長を促進×Avery Dennison＞
• 7-2. ＜人材管理分野×従業員が関連情報や質問への回答を見つけられるようバーチャルアシスタントを構築×Bank of New York Mellon＞
• 7-3. ＜人材管理分野×放射線科医のデータ分析、インテリジェントな検索、および規制当局の承認に必要な医療要件を満たす文書の作成を支援する放射線プラットフォームの構築×Bayer＞
• 7-4. ＜人材管理分野×Vertex AIおよびGoogle Workspaceを使用し臨床試験のドキュメント作成プロセスを変革×Bristol Myers Squibb＞
• 7-5. ＜人材管理分野×科学者が生物学研究における複雑な関係を理解できるようにする生成AIソリューションを開発し、時間と財源を節約×BenchSci＞
• 7-6. ＜人材管理分野×Document AIを使用し住民が保険を申請する際の文書化と検証プロセスの一部を自動化することで消費者と従業員のエクスペリエンスの向上を支援×Covered California＞
• 7-7. ＜人材管理分野×店員が在庫を管理し、棚の在庫を維持するのに役立つSidekickと呼ばれるアプリケーションを構築×Home Depot＞
• 7-8. ＜人材管理分野×人事部門を含む複数のチームでGeminiを使用し採用、新入社員のオンボーディングの迅速化×Pennymac＞
• 7-9. ＜人材管理分野×Google CloudテクノロジとLLMを使用し世界中の金融機関に業界をリードする規制コンプライアンスとフロントオフィスソリューションを提供×Behavox＞
• 7-10. ＜人材管理分野×自社のインテリジェンスをAIを活用したGoogle SecOpsに統合し仕事の優先順位付けと脅威への対応を実現×Charles Schwab＞

8.製造業

• 8-1. ＜製造業分野×迅速な評価と自動調整が可能になり、設計プロセスが大幅に合理化×IBM＞
• 8-2. ＜製造業分野×AIモデルを使用して膨大な化学データベースを分析し複雑な量子相互作用をシミュレートすることで創薬を加速×IBM＞
• 8-3. ＜製造業分野×製造設備からのセンサデータを解析しメンテナンスの必要性を予測し故障を防止×Siemens＞
• 8-4. ＜製造業分野×生成AIを活用したソリューションによりプロセスの合理化、リソース配分の最適化、100+の分散部門間の効率の最大化を実現×Robert Bosch＞
• 8-5. ＜製造業分野×トルコの大手セメントメーカーがプロセスの最適化のためにAIを導入しコストを削減したと同時に年間約20万トンのCO2排出量を削減する改善点を特定して展開×OYAK＞
• 8-6. ＜製造業分野×AIにより、サプライチェーンのすべての段階で出荷の遅延を予測×DataRobot＞
• 8-7. ＜製造業分野×ダウンタイムの予測：平均故障間隔(MTBF)、平均修理時間(MTTR)、総合設備効率(OEE)を予測し、予定外のダウンタイムに基づいて計画的なメンテナンスを最適化×DataRobot＞
• 8-8. ＜製造業分野×エンタープライズナレッジベースを使用して、標準操作手順書などの内部ドキュメントをキャプチャすることで、欠陥をより迅速に特定×DataRobot＞

9.政府・自治体

• 9-1. ＜政府・自治体分野×人員配置に影響を与える労働組合の規則や政府の規制の遵守を確約し、スタッフのスケジュール管理にも利用×Wellstar Health System＞
• 9-2. ＜政府・自治体分野×ドライバーにより良いサービスを提供するためのコンタクトセンタソリューションを最新化×KYTC＞
• 9-3. ＜政府・自治体分野×英語を母国語としない人が双方向のリアルタイム翻訳で免許やその他のサービスを取得できるよう支援×The Minnesota State Government＞
• 9-4. ＜政府・自治体分野×米国退役軍人省におけるAIを使用しガンをより速く、より正確に発見×The U.S. Dept. of Veterans Affairs＞
• 9-5. ＜政府・自治体分野×AI主導のテクノロジ導入することで、特許および商標審査プロセスの品質と効率を向上×The U.S. Patent and Trademark Office＞
• 9-6. ＜政府・自治体分野×Google Cloud AIを使用して重要なデータインサイトを引き出し、業務を合理化し、ミッションの成果を向上×USAID＞
• 9-7. ＜政府・自治体分野×輸送業務を最新化しよりスムーズで効率的な移動を実現×The Central Texas Regional Mobility Authority＞

10.通信

• 10-1. ＜通信分野×ニュースや音声録音の概要、AIツールボックスなど革新的なカスタマー エクスペリエンスを提供×Oppo＞
• 10-2. ＜通信分野×携帯電話にテキストの要約、整理、魔法の画像編集などのすばらしい機能を展開×Samsung＞
• 10-3. ＜通信分野×生成AIを活用して、ネットワーク運用とカスタマーエクスペリエンスのチームが必要とする答えをより迅速に得られるよう支援×Verizon＞
• 10-4. ＜通信分野×800社以上の通信事業者との10,000件以上の契約で特定の商取引条件を検索し把握×Vodafone＞
• 10-5. ＜通信分野×AIを活用した分析を使用して、よりスマートで迅速なビジネス上の意思決定を実現×Cox Communications＞
• 10-6. ＜通信分野×AIを使用し多国籍間におけるネットワークパフォーマンスを向上させ応答性の高い翻訳機能を提供×Orange＞
• 10-7. ＜通信分野×Googleの高度なクラウドインフラストラクチャおよびAIサービスに支援され、すべてのサイバーセキュリティサービスでグローバル規模とほぼリアルタイムの保護を実現×Palo Alto Networks＞

11.輸送・物流

• 11-1. ＜輸送・物流分野×スケールと最適化を織り込んだソリューションを構築し展開することで独自のeコマース体験を創出×AB InBev＞
• 11-2. ＜輸送・物流分野×仮想コンタクトセンタのセットアップにおいてシームレスでユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを提供×Aramex＞
• 11-3. ＜輸送・物流分野×衛星画像を正確に地図上で変換し、これまで知られていなかった場所の探索を可能にする×Fireflies.ai＞
• 11-4. ＜輸送・物流分野×輸送業務を最新化しよりスムーズで効率的な移動を実現×The Central Texas Regional Mobility Authority＞
• 11-5. ＜輸送・物流分野×BigQueryおよびLookerをテストし配送業者や航空会社とのキャパシティプランニングと予約を最適化し出荷をより迅速に処理できるように支援×Mercado Libre＞など

12.エネルギー・ユティリティ

• 12-1. ＜エネルギー・ユティリティ分野×地理空間機能とAIを使用しインフラストラクチャの計画と監視を改善し新しい洞察を生み出し、現在および将来の気候課題に直面しているコミュニティのために地域のレジリエンスを創出×SC.Edison＞
• 12-2. ＜エネルギー・ユティリティ分野×反復的で時間のかかるタスクを合理化し、従業員がより戦略的で創造的なイニシアチブに労力を向けることを実現×Smartbridge＞
• 12-3. ＜エネルギー・ユティリティ分野×企業が斬新なアイデアやソリューションを生み出すことを可能にし、新しい製品やサービスの実験を加速×Smartbridge＞
• 12-4. ＜エネルギー・ユティリティ分野×カスタマーサポート担当者の必要性を最小限に抑え、製造およびサプライチェーンプロセスを最適化×Smartbridge＞
• 12-5. ＜エネルギー・ユティリティ分野×カスタマイズされた製品レコメンデーションを生成し、顧客の問い合わせに即座に応答できるチャットボットを作成×Smartbridge＞
• 12-7. ＜エネルギー・ユティリティ分野×Webインターフェースを介して会話形式で政策情報を配信するために使用可能×Smartbridge＞
• 12-8. ＜エネルギー・ユティリティ分野×現在の通話を文字起こしし、現在の発信者の問題と、同じ問題に対する過去の成功した解決策に基づいてリアルタイムの情報を提供×Smartbridge＞

13.エンターテイメント

• 13-1. ＜エンターテイメント分野×プレイヤーの満足度の向上とパーソナライズされたチャット体験の促進に向けて生成AIを利用×Electronic Arts＞
• 13-2. ＜エンターテイメント分野×ゲームプレイヤーにパーソナライズされたエクスペリエンスを自動的に提供しプレイヤーのエンゲージメントを強化しコンバージョンを増加×Activision Blizzard＞
• 13-3. ＜エンターテイメント分野×画像、音楽、ビデオの作成/編集タスクを自動化することで、時間を節約し制作プロセスを合理化×Open AI＞
• 13-4. ＜エンターテイメント分野×Googleアシスタントなどの仮想アシスタント向けにリアルな音声を生成×DeepMind＞
• 13-5. ＜エンターテイメント分野×事前定義されたパラメーターとプレイヤーの好みに基づきゲームのレベル、キャラクター、環境を作成×Ubisoft＞
• 13-6. ＜エンターテイメント分野×AIを使用しチェイス・センタ・アプリのファン体験コンテンツを改善×Golden State Warriors＞
• 13-7. ＜エンターテイメント分野×Vertex AIを使用し「Magic Design for Video」を強化することでユーザーが面倒な編集手順を省き共有可能で魅力的な動画を数秒で作成×Canva＞
• 13-8. ＜エンターテイメント分野×海賊版ストリーミングをリアルタイムでブロックすることでライブイベント中の海賊版の配信を阻止×Globo＞
• 13-9. ＜エンターテイメント分野×MLポッドキャストのプレビューを大規模に生成し、データエンジニアリングとデータサイエンスの可能性の限界を押し広げ顧客とクリエイターにより良いエクスペリエンスを提供予定×Spotify＞
• 13-10. ＜エンターテイメント分野×VertexAI Text Bisonを使用し視聴者にパーソナライズされた体験を提供するためのプロセスを合理化×Paramount＞

14.エンタｰプライズ

• 14-1. ＜エンタープライズ分野×会話のコンテキストとナレッジベースの情報を使用して、エージェントの応答候補を自動的に生成×Nice＞
• 14-2. ＜エンタープライズ分野×NICE「Enlighten Copilot」:低コストで熟練労働者を拡大×Nice＞
• 14-3. ＜エンタープライズ分野×エージェントがカスタマージャーニーを合理化するために必要な行動ガイダンスと情報を提供×Nice＞
• 14-4. ＜エンタープライズ分野×一元化されたAIアシスタンスによりエージェントは、ニーズに固有の知識、回答、ガイダンスにすばやくアクセス×Nice＞
• 14-5. ＜エンタープライズ分野×よりスマートなガイド付きインタラクションによりすべての従業員をスーパー従業員に変身させる×Nice＞
• 14-6. ＜エンタープライズ分野×顧客の意図、センチメント、履歴など、インタラクションの完全なコンテキストにアクセスして、素晴らしい体験を実現×Nice＞
• 14-7. ＜エンタープライズ分野×AIが生成した応答によりエージェントは、あらゆるチャネルで自動化された適切なアシスタンスを活用×Nice＞
• 14-8. ＜エンタープライズ分野×AIの要約によるエージェントの現在のインタラクションを追跡し、将来のインタラクションを通知×Nice＞
• 14-9. ＜エンタープライズ分野×キャンペーンの実行を合理化するだけでなく品質を犠牲にすることなくコンテンツ作成をスケールアップする能力を強化×IBM＞
• 14-10. ＜エンタープライズ分野×顧客の行動に関する深い分析と洞察を提供することでチームのパフォーマンスを向上×IBM＞
• 14-11. ＜エンタープライズ分野×タスクとサブタスクの自動生成、過去のプロジェクトデータを活用してタイムラインと要件を予測し、メモを取り、リスクを予測×IBM＞
• 14-12. ＜エンタープライズ分野×リアルな画像を作成し、アニメーションを合理化する能力を備えた生成AIは、俳優、映像機器、編集の専門知識を必要とせずに動画を作成×IBM＞
• 14-13. ＜エンタープライズ分野×生成AIを活用したツールによる従業員とマネージャーのやり取りを大幅に改善×IBM＞
• 14-14. ＜エンタープライズ分野×AIを活用したAIモデルのトレーニング、新製品のテスト、実際のシナリオのシミュレーションのための合成データを生成×IBM＞
• 14-15. ＜エンタープライズ分野×Accentureは、Amazon CodeWhispererを使用し開発者の生産性を向上×Accenture＞
• 14-16. ＜エンタープライズ分野×スキャンしたドキュメントから印刷されたテキスト、手書きの文字、その他のデータを自動的に抽出するフルマネージド型の機械学習サービスを使用し保険申請処理をデジタル化および自動化×Anthem＞
• 14-17. ＜エンタープライズ分野×生成AIによるブログ記事、ソーシャルメディアのキャプション、メールマガジンなど、マーケティングキャンペーンのための高品質なコンテンツを作成×Adobe＞
• 14-18. ＜エンタープライズ分野×金融やヘルスケアなどの分野の膨大なデータセットを分析し、自然言語で包括的なレポートと洞察を生成×Bloomberg＞
• 14-19. ＜エンタープライズ分野×心を刺激するために示唆に富む質問を生成し会議やブレインストーミングセッションなどのさまざまなコンテキストでのエンゲージメントを向上×Slack＞
• 14-20. ＜エンタープライズ分野×企業がHugging FaceおよびGoogle Cloudのハードウェアとソフトウェアの最新のオープンモデルを使用し独自のAIの構築を支援×Hugging Face ＞など

15.サービス

• 15-1. ＜サービス分野×スマートな回答によるセルフサービス：顧客のニーズを解決するためのより良いセルフサービスを構築×Nice＞
• 15-2. ＜サービス分野×コンタクト センタの行動AI分析を使用して、すべての対話における顧客の感情とエージェントの行動を客観的に測定×Nice＞
• 15-3. ＜サービス分野×センチメントとエージェントの行動スコアのヒートマップを備えたビジュアルダッシュボードを使用してパフォーマンスを監視×Nice＞
• 15-4. ＜サービス分野×顧客満足度のために事前に構築されたAI主導の行動モデルを使用しすべての対話で客観的なスコアリングでエージェントの行動分析×Nice＞
• 15-5. ＜サービス分野×データドリブンなコーチングと評価によりスーパーバイザーは情報を探す時間を短縮×Nice＞
• 15-6. ＜サービス分野×行動スコアを利用し、品質、パフォーマンス、コーチングの一連のアプリケーションを運用×Nice＞
• 15-7. ＜サービス分野×医療機関におけるコスト削減および業務の効率化、コミュニケーションの自動化を実現×Nice＞
• 15-8. ＜サービス分野×1,300の異なる医療スキルに基づき患者の電話を自動的にルーティング、さらに、コンタクトアナリティクスを導入し、患者ケアを強化×Envera Health＞
• 15-9. ＜サービス分野×機械学習を活用して顧客の要件を分析し、クライアントの苦情から学び、すぐに対応×Leeway Hertz＞
• 15-10. ＜サービス分野×生成AIを活用したツールによる従業員とマネージャーのやり取りを大幅に改善×IBM＞
• 15-11. ＜サービス分野×生成AIを搭載したチャットボットは、膨大な量の情報にアクセスして処理し、顧客やエージェントの問い合わせに正確に回答×IBM＞
• 15-12. ＜サービス分野×カードレスの世界を想定して顧客体験を向上させ、盗まれたカードの不正使用やカードスキミングから保護×National Australia Bank＞
• 15-13. ＜サービス分野×自然言語理解 (NLU) 機能を活用することで大幅なコスト削減と顧客サービスの向上を実現×DoorDash＞
• 15-14. ＜サービス分野×会話型デザインのストーリーボード、カスタマイズされたインタラクション、既存の文字起こしとインタラクションデータを活用するアーキテクチャの開発×DoorDash＞
• 15-15. ＜サービス分野×音声入力、自然言語理解、はい/いいえの確認を含む包括的な会話設計プロセスによるセルフサービス機能の強化×DoorDash＞
• 15-16. ＜サービス分野×患者の遠隔でのエンゲージメントと評価を通じてコストが削減され研究スケジュールの予測可能性が向上しスケジュールが短縮×AiCure＞
• 15-17. ＜サービス分野×仮想コンタクトセンタのセットアップにおいてシームレスでユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを提供×Aramex＞
• 15-18. ＜サービス分野×カスタマーエクスペリエンスが改善されサポートエクスペリエンスが簡素化されるとともに、ビジネスコストが削減されサポートスタッフの生産性が向上×Autodesk＞
• 15-19. ＜サービス分野×顧客応答時間を4秒から1秒未満に短縮し、膨大な量の既存のデータセットを簡単に移行して新しい機能やアイデアを数分で構築×Botsify＞
• 15-20. ＜サービス分野×小規模言語モデル(SLM)による顧客からの問い合わせに対応し応答を生成、日常的なサポートタスクを自動化×Zendesk＞など

16.スポーツ

• 16-1. ＜スポーツ分野×コンテンツ分析から選手のスカウティングまで、あらゆる面でAIを活用×LA Rams＞
• 16-2. ＜スポーツ分野×スタットキャストプラットフォームの革新を続け、チーム、放送局、ファンがゲーム内のインサイトをライブでの利用を実現×Major League Baseball＞
• 16-3. ＜スポーツ分野×Google AIを使用して、レースやトレーニング中にミリ秒単位の分析情報を取得し競争力を向上×McLaren Racing＞
• 16-4. ＜スポーツ分野×AIを使用しチェイス・センタ・アプリのファン体験コンテンツを改善×Golden State Warriors＞

17.セキュリティ

• 17-1. ＜セキュリティ分野×機械学習により、銀行は不正使用による損失や調査結果やトレーニングモデルから学習し不審なアクティビティを特定、リアルタイムで不正を防止×Leeway Hertz＞
• 17-2. ＜セキュリティ分野×不正検知とリスク管理：生成AIツールを使用して保険契約や保険金請求を精査し、顧客の成果を最適化×IBM＞
• 17-3 ＜セキュリティ分野×空港における通関プロセスにおいて、さまざまな角度から撮影した写真で乗客の顔写真を作成することで旅行者の身元の識別と検証を実行×Fireflies.ai＞
• 17-4. ＜セキュリティ分野×顧客がホームセキュリティを選択、注文、設定するのを支援するカスタマーエージェントを構築×ADT＞
• 17-5. ＜セキュリティ分野×Google CloudのAIに最適化されたインフラストラクチャを使用して、LLM のテスト、構築、スケールアップをさらに促進×Mistral AI＞
• 17-6. ＜セキュリティ分野×旅行業界における堅牢な暗号化技術の実装やデータ処理のベストプラクティスに従うなどの対策を講じた生成AIの使用×Fastbots＞
• 17-7. ＜セキュリティ分野×旅行業界における生成AIを使用した場合に起こり得るトラブルへの対策×Fastbots＞
• 17-8. ＜セキュリティ分野×Code Assistの堅牢なセキュリティおよびコンプライアンス機能を通じて開発者の効率を向上×Commerzbank＞
• 17-9. ＜セキュリティ分野×Google SecOpsのAIを使用し以前は数分から数時間かかっていた重要なセキュリティデータを数秒で表示、高度に自動化された応答が実現×BBVA＞
• 17-10. ＜セキュリティ分野×Google CloudテクノロジとLLMを使用し世界中の金融機関に業界をリードする規制コンプライアンスとフロントオフィスソリューションを提供×Behavox＞
• 17-11. ＜セキュリティ分野×自社のインテリジェンスをAIを活用したGoogle SecOpsに統合し仕事の優先順位付けと脅威への対応を実現×Charles Schwab＞
• 17-12. ＜セキュリティ分野×リアルタイムのセキュリティモデルを採用して、不正行為を防止し、問題を検出して対応×Grupo Boticário＞
• 17-13. ＜セキュリティ分野×Googleの高度なクラウドインフラストラクチャおよびAIサービスに支援され、すべてのサイバーセキュリティサービスでグローバル規模とほぼリアルタイムの保護を実現×Palo Alto Networks＞
• 17-14. ＜セキュリティ分野×サイバーセキュリティのデータソースを集約し分析時間を数日から数秒に短縮×Pfizer＞

18.ツーリズム

• 18-1. ＜ツーリズム分野×運用データや分析データのストレージを含むAmazon Web Services (AWS) のほか、Amazon SageMakerの機械学習 (ML) 機能を利用し機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを実現×Booking.com＞
• 18-2. ＜ツーリズム分野×適切な言語モデルを選び、Booking.comのデータで微調整することで、カスタマイズされた関連性の高いおすすめの目的地や宿泊施設を提供×Booking.com＞
• 18-3. ＜ツーリズム分野×生成AIとAWSの幅広い機能を併用することで、デジタル旅行会社であるBooking.comは利用者の満足度とブランドロイヤルティの向上を実現×Booking.co＞
• 18-4. ＜ツーリズム分野×空港における通関プロセスにおいて、さまざまな角度から撮影した写真で乗客の顔写真を作成することで旅行者の身元の識別と検証を実行×Fireflies.ai＞
• 18-5. ＜ツーリズム分野×ゲストがIHG One Rewardsモバイルアプリで直接、次の休暇を簡単に計画できるようにAIを活用した生成チャットボットを構築×IHG Hotels & Resorts＞
• 18-6. ＜ツーリズム分野×個人の好み、過去の旅行履歴、リアルタイムデータを分析することで旅行者のユニークで思い出に残る体験を生み出すためのカスタマイズされた推奨事項を提供×Fastbots＞
• 18-7. ＜ツーリズム分野×生成AIによる高度なアルゴリズムを使用することで、移動ルートを最適化し潜在的な混乱や遅延を予測×Fastbots＞
• 18-8. ＜ツーリズム分野×よりパーソナライズされた方法で顧客と関わり顧客固有の好みを理解し、それに応じて適切な推奨事項を提供×ファースト＞
• 18-9. ＜ツーリズム分野×旅行ブランドは、テキストの説明と過去の画像データに基づいて顧客向けにパーソナライズされた画像を生成×Fastbots＞
• 18-10. ＜ツーリズム分野×生成AIを使用した旅行業界におけるマーケティング戦略：トレンド特定、パーソナライゼーションおよび自動化×Fastbots＞
• 18-11. ＜ツーリズム分野×旅行業界における堅牢な暗号化技術の実装やデータ処理のベストプラクティスに従うなどの対策を講じた生成AIの使用×Fastbots＞
• 18-12. ＜ツーリズム分野×旅行業界における生成AIを使用した場合に起こり得るトラブルへの対策×Fastbots＞

19.デザイン・設計・コーディング

• 19-1. ＜デザイン・設計・コーディング分野×ソフトウェア開発者が複雑なコーディングタスクをより効率的に進めるために生成AIを利用×IBM＞
• 19-2. ＜デザイン・設計・コーディング分野×迅速な評価と自動調整が可能になり、設計プロセスが大幅に合理化×IBM＞
• 19-3. ＜デザイン・設計・コーディング分野×生成AIを使用し合成画像データを作成しコンピュータービジョンモデルに物体の認識方法を教える×MIT＞
• 19-4. ＜デザイン・設計・コーディング分野×生成AI機能をデザインワークフローに直接導入するPhotoshopのジェネレーティブフィルを発表×Adobe＞
• 19-5. ＜デザイン・設計・コーディング分野×カスタマーエクスペリエンスが改善されサポートエクスペリエンスが簡素化されるとともに、ビジネスコストが削減されサポートスタッフの生産性が向上×Autodesk＞
• 19-6. ＜デザイン・設計・コーディング分野×チャットボットのデモを1週間で構築することを実現×BluePi＞
• 19-7. ＜デザイン・設計・コーディング分野×さまざまな構成を探索しニューロン間の接続を最適化してパフォーマンスを向上させることで、ニューラルネットワークの設計を支援×Tesla＞
• 19-8. ＜デザイン・設計・コーディング分野×小規模言語モデル(SLM)による顧客からの問い合わせに対応し応答を生成、日常的なサポートタスクを自動化×Zendesk＞
• 19-9. ＜デザイン・設計・コーディング分野×Web開発、API、機械学習モデルなどのさまざまなアプリケーションのコードスニペットを自動的に生成することで、ソフトウェア開発を支援×GitHub＞
• 19-10. ＜デザイン・設計・コーディング分野×事前定義されたパラメーターとプレイヤーの好みに基づきゲームのレベル、キャラクター、環境を作成×Ubisoft＞
• 19-11. ＜デザイン・設計・コーディング分野×科学者が生物学研究における複雑な関係を理解できるようにする生成AIソリューションを開発し、時間と財源を節約×BenchSci＞
• 19-12. ＜デザイン・設計・コーディング分野×従来時間のかかる手作業で進められてきた製品の説明を作成するために生成AIを活用し、より優れたものを短時間で作成×Belk ECommerce＞
• 19-13. ＜デザイン・設計・コーディング分野×Vertex AIを使用し「Magic Design for Video」を強化することでユーザーが面倒な編集手順を省き共有可能で魅力的な動画を数秒で作成×Canva＞
• 19-14. ＜デザイン・設計・コーディング分野×数回クリックするだけで、高度にパーソナライズされたキャンペーンを構築し、顧客が気になる広告を配信×Carrefour＞
• 19-15. ＜デザイン・設計・コーディング分野×VertexAI Text Bisonを使用し視聴者にパーソナライズされた体験を提供するためのプロセスを合理化×Paramount＞
• 19-16. ＜デザイン・設計・コーディング分野×ユーザーが会話形式でデータをクエリし、高品質の回答をすばやく取得できる「Contextual Answers」と呼ばれるビッグクエリの統合を提供×AI21 Labs＞
• 19-17. ＜デザイン・設計・コーディング分野×AIを使用し既存の天文データから隠れた小惑星を発見し将来の地球への大きな小惑星の衝突の防止対策を検討×The Asteroid Institute＞
• 19-18. ＜デザイン・設計・コーディング分野×Google CloudのAIに最適化された「TPU v5p」 アクセラレータチップを使用して、独自のAIモデルをトレーニング×Essential AI＞
• 19-19. ＜デザイン・設計・コーディング分野×Vertex AIを使用してモデル評価パイプラインを構築し、MLチームがパフォーマンスを迅速に評価してモデルをデプロイ×Generali Italia＞
• 19-20. ＜デザイン・設計・コーディング分野×企業がHugging FaceおよびGoogle Cloudのハードウェアとソフトウェアの最新のオープンモデルを使用し独自のAIの構築を支援×Hugging Face ＞
• 19-21. ＜デザイン・設計・コーディング分野×660億個のパラメーターを持つ、韓国語に特化した市場最大のLLMである大規模なAI言語モデルを構築×Kakao Group＞
• 19-22. ＜デザイン・設計・コーディング分野×顧客が約100万の資産ロケーションに関する分析情報を得て、気候関連リスクの管理に役立てることを支援×MSCI＞
• 19-23. ＜デザイン・設計・コーディング分野×MLポッドキャストのプレビューを大規模に生成し、データエンジニアリングとデータサイエンスの可能性の限界を押し広げ顧客とクリエイターにより良いエクスペリエンスを提供予定×Spotify＞
• 19-24. ＜デザイン・設計・コーディング分野×Vertex SearchおよびVertex Conversationで自然言語処理を使用し技術系ユーザーも非技術系ユーザーもデータ分析情報のアクセスを簡素化×Workday＞
• 19-25. ＜デザイン・設計・コーディング分野×膨大な量のデータとAIを活用して自動運転を実現し、Google CloudのAIハイパーコンピュータ上の数千のMLワークロードでサポート×Woven＞
• 19-26. ＜デザイン・設計・コーディング分野×高度な生成AIアプリケーションを数時間で構築：生成AIアクセラレータなどの一連のツールによりAIプロジェクトをすぐに開始×DataRobot＞
• 19-27. ＜デザイン・設計・コーディング分野×すべてのアプリをAI搭載アプリにする：わずか数行のコードで、Slack、Salesforce、BIツールなどの組織の既存の業務やシステムに生成AIを簡単に統合×DataRobot＞
• 19-28. ＜デザイン・設計・コーディング分野×すべての生成AI資産を1つの統合エクスペリエンスで管理することによりAIの混乱を防止×DataRobot＞
• 19-29. ＜デザイン・設計・コーディング分野×生成AIを拡張し継続的に最適化：エンタープライズグレードのLLMOps機能で生成AI資産を安全に運用・管理×DataRobot＞
• 19-30. ＜デザイン・設計・コーディング分野×ソフトウェアエンジニアリングの生産性、品質、セキュリティ、開発者エクスペリエンスを向上させるためにCode Assistを使用しコーディングのワークロードの増加とコード品質の安定性の向上×Capgemini＞など

20.マーケティング

• 20-1. ＜マーケティング分野×大規模なパーソナライゼーションを提供し、顧客ロイヤリティの向上を実現×Nice＞
• 20-2. ＜マーケティング分野×流暢な会話による自動化された体験を提供×Nice＞
• 20-3. ＜マーケティング分野×コードレスAI統合：CX 専用 AI からのインサイトを会話型ボットにシームレスに含め、コーディングなしでインテリジェンスを実現×Nice＞
• 20-4. ＜マーケティング分野×顧客の真意を理解：セルフサービスが顧客に対応しデジタルコンテイメントレート（制御率）を向上×Nice＞
• 20-5. ＜マーケティング分野×拡張可能なAIを活用したセルフサービス：信頼できる会社の知識でセルフサービスをカスタマイズ×Nice＞
• 20-6. ＜マーケティング分野×セルフサービスの価値を最適化：ビジネスにとって最も重要なセルフサービスの意図とユースケースを理解しCXを高めROIを最大化×Nice＞
• 20-7. ＜マーケティング分野×機械学習をモデルに適用して、どの顧客がビジネスにより多くの利益をもたらすことができるかを予測し、紹介とリードを優先するスマートな戦略を作成×Leeway Hertz＞
• 20-8. ＜マーケティング分野×過去の取引コスト分析と執行データを使用し取引執行戦略と注文ルーティングを最適化するためのモデルを開発×Leeway Hertz＞
• 20-9. ＜マーケティング分野×キャンペーンの実行を合理化するだけでなく品質を犠牲にすることなくコンテンツ作成をスケールアップする能力を強化×IBM＞
• 20-10. ＜マーケティング分野×顧客の行動に関する深い分析と洞察を提供することでチームのパフォーマンスを向上×IBM＞
• 20-11. ＜マーケティング分野×生成AI機能をデザインワークフローに直接導入するPhotoshopのジェネレーティブフィルを発表×Adobe＞
• 20-12. ＜マーケティング分野×チャットボットのデモを1週間で構築することを実現×BluePi＞
• 20-13. ＜マーケティング分野×顧客応答時間を4秒から1秒未満に短縮し、膨大な量の既存のデータセットを簡単に移行して新しい機能やアイデアを数分で構築×Botsify＞
• 20-14. ＜マーケティング分野×顧客のセグメンテーションを支援し、広告やマーケティングキャンペーンに対するターゲットグループの反応を予測×Fireflies.ai＞
• 20-15. ＜マーケティング分野×アウトバウンドマーケティングメッセージを合成して、アップセルやクロスセル戦略を強化×Fireflies.ai＞
• 20-16. ＜マーケティング分野×ボットに必要な数の質問をするだけで、トランスクリプト全体をふるいにかけることなく、すばやく回答を取得×Fireflies.ai＞
• 20-17. ＜マーケティング分野×生成AIによるブログ記事、ソーシャルメディアのキャプション、メールマガジンなど、マーケティングキャンペーンのための高品質なコンテンツを作成×Adobe＞
• 20-18. ＜マーケティング分野×生成AIを使用してパーソナライズされた映画のレコメンデーションを提供しユーザーの満足度とサブスクリプション維持を強化×Netflix＞
• 20-19. ＜マーケティング分野×画像、音楽、ビデオの作成/編集タスクを自動化することで、時間を節約し制作プロセスを合理化×Open AI＞
• 20-20. ＜マーケティング分野×Googleアシスタントなどの仮想アシスタント向けにリアルな音声を生成×DeepMind＞
• 20-21. ＜マーケティング分野×AIが生成するコンテンツを通じて顧客を早期に惹きつけ、ロイヤルティを育むハイパーパーソナライズされたレコメンデーションを作成×Alaska Airlines＞P80
• 20-22. ＜マーケティング分野×AIを活用したスマート・セールス・アシスタントをオンラインストアフロントに導入×Mercedes Benz＞
• 20-23. ＜マーケティング分野×Vertex AI Searchの実装後、クリック率、ページ滞在時間、ページへのトラフィック量などの主要指標に2桁の効果を実現×US News＞
• 20-24. ＜マーケティング分野×数回クリックするだけで、高度にパーソナライズされたキャンペーンを構築し、顧客が気になる広告を配信×Carrefour＞
• 20-25. ＜マーケティング分野×「Imagen」を使用して社内の世代AIプラットフォームを開発し、フォトリアリスティックな画像やクリエイティブアセットの作成を加速×P&G＞
• 20-26. ＜マーケティング分野×従業員とクライアントが新しいレベルのパーソナライゼーション、創造性、効率性を提供しコンテンツパフォーマンス予測の精度と速度の両方を強化×WPP＞
• 20-27. ＜ツーリズム分野×旅行ブランドは、テキストの説明と過去の画像データに基づいて顧客向けにパーソナライズされた画像を生成×Fastbots＞
• 20-28. ＜マーケティング分野×生成AIを使用した旅行業界におけるマーケティング戦略：トレンド特定、パーソナライゼーションおよび自動化×Fastbots＞
• 20-29. ＜マーケティング分野×企業が斬新なアイデアやソリューションを生み出すことを可能にし、新しい製品やサービスの実験を加速×Smartbridge＞
• 20-30. ＜マーケティング分野×カスタマーサポート担当者の必要性を最小限に抑え、製造およびサプライチェーンプロセスを最適化×Smartbridge＞など

21.リテール

• 21-1. ＜リテール分野×チェックアウトプロセスを強化し、販売実績に関するリアルタイムの洞察を提供し、より効率的な顧客サービスを支援×Leeway Hertz＞
• 21-2. ＜リテール分野×リアルタイムの洞察、予測需要予測、自動再注文を活用して、常に適切な製品を棚に在庫し続ける、カスタマイズされた在庫管理システムの構築×Leeway Hertz＞
• 21-3. ＜リテール分野×製品リスト、カート、チェックアウト、および顧客とのやり取りをシームレスに管理する包括的なeコマースプラットフォームの作成×Leeway Hertz＞
• 21-4. ＜リテール分野×パーソナライズされたインタラクション、顧客データの効率的な管理、データドリブンなインサイトを可能にする堅牢なソフトウェアを構築し、全体的なカスタマーエクスペリエンスを向上×Leeway Hertz＞
• 21-5. ＜リテール分野×需要予測や注文処理などのタスクを実行できるカスタマイズされたサプライチェーン管理システムを作成し、サプライチェーンプロセスを最適化して効率向上×Leeway Hertz＞
• 21-6. ＜リテール分野×複数のタッチポイントで一貫性のあるまとまりのある顧客体験を提供し、顧客満足度とロイヤルティを確保×Leeway Hertz＞
• 21-7. ＜リテール分野×在庫管理、販売追跡、財務、人事、サプライチェーン管理など、さまざまな小売プロセスをシームレスに統合×Leeway Hertz＞
• 21-8. ＜リテール分野×データの力を活用し、販売傾向、顧客行動、運用パフォーマンスに関する実用的な洞察を提供する小売分析ソリューション×Leeway Hertz＞
• 21-9. ＜リテール分野×効果的な商品の品揃えとレイアウト計画を通じて売上を最大化し、店舗のパフォーマンスを向上×Leeway Hertz＞
• 21-10. ＜リテール分野×さまざまなマーケティング戦略のカスタマイズオプションを提供し、顧客ロイヤルティとエンゲージメントを強化×Leeway Hertz＞
• 21-11. ＜リテール分野×リソースを効果的に割り当て、労働法を遵守し、スタッフの満足度と生産性を向上×Leeway Hertz＞
• 21-12. ＜リテール分野×市場のダイナミクス、顧客の好み、および事業運営に関する深い洞察を提供する小売ビジネスインテリジェンスソリューション×Leeway Hertz＞
• 21-13. ＜リテール分野×一貫性のある製品情報を確保し、カタログの更新を合理化し、在庫管理の効率を向上×Leeway Hertz＞
• 21-14. ＜リテール分野×高度なアルゴリズムを利用して、需要、競争、市場の状況に基づいて最適な価格戦略を決定する小売価格の最適化×Leeway Hertz＞
• 21-15. ＜リテール分野×在庫の精度を向上させ、注文処理プロセスを強化し、運用コストを削減×Leeway Hertz＞
• 21-16. ＜リテール分野×顧客満足度を高めるだけでなく、オンラインと実店舗の両方の小売環境に対応し、スムーズで効率的なショッピング体験を保証×Leeway Hertz＞
• 21-17. ＜リテール分野×データを拡張することで深層学習モデルが改善され、実世界のデータを増やすことなく精度と堅牢性が向上×Google＞
• 21-18. ＜リテール分野×生成AIを使用してパーソナライズされた映画のレコメンデーションを提供しユーザーの満足度とサブスクリプション維持を強化×Netflix＞
• 21-19. ＜リテール分野×製品の問題のトラブルシューティング、注文配送のスケジュール変更、Geek Squadサブスクリプションの管理などを行うことができる生成AI搭載の仮想アシスタントを発売×Best Buy＞
• 21-20. ＜リテール分野×検索レコメンデーションと広告モデルを最適化し、購入者により良いリスティングの提案を提供しセラーのビジネスの成長を支援×Etsy＞
• 21-21. ＜リテール分野×Vertex AIを使用して「Lu‘s Brain」を作成し、Magaluの人気ブランドペルソナである Luのインタラクティブな会話エージェントを強化×Magalu＞
• 21-22. ＜リテール分野×パーソナライズされた「ターゲットサークルオファー」や、カーブサイドピックアップソリューションである「Starbucks at Drive Up」など、TargetアプリとTarget.comのAI ソリューションを強化×Target＞
• 21-23. ＜リテール分野×Vertex AIを使用してデータ品質を向上させ、ユニークアイテムの販売を5%増加×Tokopedia＞
• 21-24. ＜リテール分野×店員が在庫を管理し、棚の在庫を維持するのに役立つSidekickと呼ばれるアプリケーションを構築×Home Depot＞
• 21-25. ＜リテール分野×数千のレストランでデータ、AI、エッジテクノロジを活用しイノベーションをより迅速に実装し、従業員と顧客のエクスペリエンスを向上×McDonald’s＞
• 21-26. ＜リテール分野×AIを活用したエージェントが店内の店員が商品の在庫状況、在庫、フィッティングやサイジングのヒントに関する情報が得られるかのテストを実施×Victoria’s Secret＞
• 21-27. ＜リテール分野×次世代のプロモーションを作成したり、顧客サービス担当者が過去の顧客とのやり取りをすべてリアルタイムで要約したりすることを迅速に支援×Woolworths＞
• 21-28. ＜リテール分野×Code Assistを試験的に導入しコードエージェントを使用した開発者は以前よりも55%速く環境を設定×Wayfair＞
• 21-29. ＜リテール分野×リアルタイムのセキュリティモデルを採用して、不正行為を防止し、問題を検出して対応×Grupo Boticário＞
• 21-30. ＜リテール分野×従来時間のかかる手作業で進められてきた製品の説明を作成するために生成AIを活用し、より優れたものを短時間で作成×Belk ECommerce＞

奥付け