AIトランスフォーメーション（AX）事例11選！DXとの違いや業界別の導入成果を徹底解説

「AIトランスフォーメーション（AX）で何が解決できるのだろう」

「DXと同じなのではないか？」

「自社と同様の業界でAIトランスフォーメーションの事例を探している」

上記のように考えている担当者様、経営者様もいるのではないでしょうか。たしかに、AIトランスフォーメーションという言葉を耳にするものの、何ができるのかよくわからないままではどこから手を付けたらよいかわかりませんよね。

本記事では、トヨタ自動車や佐川急便など、製造・物流・金融・医療といったさまざまな業界のAI導入事例を紹介します。

さらに、AIトランスフォーメーション（AX）とDXとの違いや、生成AIを活用して業務を改善するためのおすすめの手順も解説します。AXにお悩みの方の参考になれば幸いです。

AIトランスフォーメーション（AX）とは？DXとの違い

AIトランスフォーメーション（AX）とは、AIを企業活動に組み込み、ビジネスモデルや業務のやり方を根本的に変える取り組みです。

こちらの項目では、AIトランスフォーメーション（AX）の定義と、DXとの明確な違いについて詳しく解説します。

項目	DX（デジタルトランスフォーメーション）	AX（AIトランスフォーメーション）
主な目的	デジタル化による業務効率化とビジネス変革	AIによる自律的な判断・予測
対象技術	クラウド、IoT、RPA、各種ITシステムなど	機械学習、生成AI、ディープラーニングなど
アプローチ	人間がルールを設定し、システムがそれを実行する	AIがデータから学習し、自ら最適解を導き出す
効果の範囲	組織全体のデジタル基盤の構築と最適化	より意思決定の精度を高める、新たな発見をする

さらに詳しく：AXとDXの違いを解説！企業の生成AI活用を成功に導くには

AIトランスフォーメーション（AX）の定義とは？

AIトランスフォーメーション（AX）というと何か難しい用語のように感じられますが、簡単にいうと「AIで仕事のやり方を変えること」です。

ただし、「AIを使って仕事をすればAIトランスフォーメーション？」というのは少し違います。たとえば、一部でチャッピーと呼ばれ親しまれている「ChatGPT」ですが、これを使って文章を作って、気になる部分を修正した！といっても、これはAXとは呼べない可能性も。

では何をもってしてAXと定義できるのか、というのが、最初に述べた「仕事のやり方を変える」という部分です。

先ほどの例を使い、AIを使った文章作成をAX的な視点に変えてみます。構成部分や本文をAIでほぼ作成、人間は価値観の部分や他との差別化部分のみ担当し、書き直しもAI。そうすると、人間の役割は「記事を書く人・修正する人」から「設計・編集する人」に変わりますよね。

ただAIを使って文章を作成し修正するだけでは、従来と人間の役割や仕事は変わらない……。でも、このようにして人間の役割自体が変わる、つまり仕事のやり方が変わるというのが、AXと言えるのではないでしょうか。

DX（デジタルトランスフォーメーション）との違い

AXとDXはその名称が似ていることやデジタルに関係するという点で混同されがちです。しかし、実は両者には大きな違いがあります。

まず、主役となるツールが違います。DXの主役となるのはデジタルツール、そしてAXの主役はAIです。デジタルツールというのは、チャットツールやGoogleドキュメントなどですね。

さらに、両者は役割も異なります。DXはツールでデジタル化・効率化を進めつつ、仕事の土台を整えていく役割を持っています。たとえば、情報を一元管理する、作業フローを統一するなど、バラバラだった仕事たちを整理してあげるというイメージです。

対してAXは、AIで人間が行っていた業務の自動化であったり、それらをより高度にしていく役割を持っています。AXの場合、DXで業務やデータを整理して使いやすくしてあげることで、より力を発揮することができます。

つまり、両者は明確な違いを持っているものの、対立したり互換性があるものというよりは、上手に連携していくものと考えることができるでしょう。

AIトランスフォーメーション事例！製造・物流業界の取り組み

日本の産業を支えるトップ企業が、AIをどのように活用し、どんな成果を上げているのか。製造・物流業界の具体的な取り組みを見ていきます。

トヨタ自動車：AI画像検査システムを導入し見逃し率を0%に

トヨタ自動車は、AI画像検査システムを導入し、不良品の見逃し率を0％にすることに成功しました。

これまでは人間が目視で不良品を検出していましたが、それゆえにちょっとした見逃しが発生していました。こういった検出の業務は集中力や経験に頼ってしまう部分も多いため、検査の精度にばらつきがあったのです。

• 導入前の課題：目視検査は作業員の熟練度に依存するため、疲労による見逃しや個人差が発生していた。

• 導入したAI技術：ディープラーニングを活用した異常検知モデルと、高精度カメラを組み合わせた自律的な画像検査システム

• 成果：見逃し率を0%に抑えつつ、過検出（良品の誤判定）も大幅に削減。検査業務にかかっていた人員を、より重要度の高い改善業務へ振り分けることが可能になった。

ベテランの経験や集中力をAIが安定して発揮することで品質のばらつきをなくすことに成功した例ですね。トヨタ自動車の例は、他の製造業に対しても大きな影響を与える可能性があるといえるでしょう。

ニチレイフーズ：AIの導入で人員配置の計画時間を10分の1に短縮

冷凍食品大手のニチレイフーズは、国内工場の生産・人員配置計画に対してAIを導入し、シフト作成等の時間を10分の1まで短縮することに成功しました。

これまでシフトの作成は、ベテランの社員の勘頼みで進められていました。しかし、工場の状況や従業員それぞれの希望、個人の能力などを考える必要があったため、数時間もかかる作業だったようです。

• 導入前の課題：以前は、個人のスキルや勤務の希望、ラインの稼働状況をすべて加味したシフト作りを、ベテランの「経験と勘」に頼り切りだった。

• 導入したAI技術：ベテランの判断基準をAIに学習させた、自動でシフトを立案するシステム（日立製作所と共同開発）

• 成果：計画・シフトの作成時間を10分の1まで短縮。誰が担当してもベテラン同様の計画が作れるようになり、現場全体の生産性が底上げされた。

このようなケースは、どのような業界であっても、シフトを作成しなければならない現場ではありがちな課題ではないでしょうか？このなかなか難しい問題に対して、ベテランの知恵をAIによりシステム化できたよい事例です。

佐川急便：データを活用しAI在宅予測で不在率を約20%改善

佐川急便は、AIを用いた在宅予測実験により、配達の不在率を約20%改善しました。ドライバーの個人の経験に頼ることなく、データを活用することで業務の効率を上げることに成功しています。

これまで宅配では、配達先に人がいるかどうかがわかりづらい状況でした。そのため、不在時の再配達が発生することが多く、ドライバーの負担が大きい、労働時間も長くなってしまう、という課題があったようです。

• 導入前の課題：再配達の増加がドライバーの負担を圧迫。個人の勘や経験に基づくルートの組み立てでは、効率化に限界がきていた。

• 導入したAI技術：スマートメーターの「電力データ」や過去の配達内容を解析し、在宅の可能性が高いかどうか予測するシステム

• 成果：不在率を約20%改善。新人や代走ドライバーでも、ベテランと同じような効率で配送できるようになった。

「電気を使っていれば家にいる」という逆転の発想で、これまでなんとなくの経験でおこなっていた判断を見直し、大きな成果を出した例といえます。

清水建設：AIカメラ監視システムを導入し重機接触災害を防止

清水建設は、AI搭載のカメラ監視システム「カワセミ」を導入し、建設現場の安全管理を強化。重機で作業中に作業員と接触してしまうという、もっとも防ぐべき危険な事故を抑えることができました。

いままで、作業現場にはどうしても死角があり、監視員を配置してもこういった事故を100%防ぐのは難しいのが現実でした。

• 導入前の課題：目視や人力の監視だけではカバーしきれない死角が存在し、常に重機との接触事故の可能性があった。

• 導入したAI技術：骨格推定AIで人の動きを捉え、さらに「顔の向き」から重機に気づいているかまでを判別する高性能なカメラシステム

• 成果：危険な場所へ侵入された場合、それを即座に検知。状況に応じた警告を出すことで接触の危険を大幅に下げ、作業員の安心感向上にもつながった。

機械と作業者の衝突という危険をAIシステムなどの技術を使うことで回避し、現場の作業を妨げずに安全性を高める。この施策は、普段危険と隣り合わせで勤務している作業員のストレスを減らすことにもつながっているのではないでしょうか。

飲食・サービス業でのAIトランスフォーメーション事例

飲食やサービス、BtoCの領域でも、顧客体験をよりよくするため、人手不足を解消するため、AIの活用が進んでいます。私たちの生活に最も身近な領域で、AIがどのように活用されているのかを紹介します。

すかいらーくグループ：AI搭載配膳ロボットを導入し歩行数を42%削減

すかいらーくグループは、全国の店舗に約3,000台のAI搭載配膳ロボット「BellaBot」を導入しました。

もしかしたらみなさんも、お店でかわいいネコ型のロボットを見かけたことがあるのではないでしょうか？このネコ配膳ロボットを導入することで、ピーク時でも客席回転率を落とさず、スタッフも快適に働けるようになったというのです。

慢性的な人手不足の中、重い料理を運ぶ配膳作業は身体的な負担が大きく、より注力したい接客サービスなどにいまいち集中しづらいという状況でした。

• 導入前の課題：スタッフが料理を運ぶことに時間と体力を奪われ、肝心のおもてなしや教育に専念できない状況が続いていた。

• 導入したAI技術：障害物を避けて自分で走るロボット。音声や表情でコミュニケーションを取ることができるAIを搭載

• 成果：スタッフの歩行数を4割以上も削減。足腰の負担が減ったことで、シニア層の採用が広がるという効果も出た。

また、BellaBotのかわいい表情やおしゃべりには癒されるスタッフやお客も多いよう。現場のモチベーションアップにもつながる施策といっても過言ではありません。

ロボットにできることはロボットに、人にしかできないことは人に。業務をすみ分けることで接客に余裕を生んでいます。

資生堂：AIによる「生分解性評価」と「安全性識別」で研究開発を加速

資生堂は、化粧品原料の生分解性の予測と文献からの安全性についての情報収集をAIで自動化しました。従来1〜2か月かかっていた評価期間を大幅に短縮し、予測精度も向上させています。（※2026年2月発表の最新事例）

従来は、原料が自然界でどのように分解されるかを確認するために、1〜2か月ほどの時間とコストがかかるケースも少なくありませんでした。

• 導入前の課題：原料の生分解性を確認するには1〜2か月ほどかかり、安全性の情報収集も担当者にやり方が依存していたため、手間と時間がかかっていた。

• 導入したAI技術：化学構造から生分解性を予測するAIモデルと、文献の中から重要な安全性情報を抽出するAIシステム

• 成果：これまで時間をかけて行っていた評価作業を短時間で行えるようになった。情報不足で検討が難しかった原料についても活用の可能性が広がった。

とくに資生堂は多くの有名ブランドを抱え、老若男女に愛される商品を開発し続けていることから、研究の部分においての課題を解決することは大変重要な部分です。このように時間と手間のかかる工程をAIに任せることで、研究開発のスピードを底上げしている点が特徴的な事例といえるでしょう。

KDDI：AI顔認証を導入しeSIMの即日利用を実現

KDDI株式会社は、オンライン上でAIによる顔認証を行い、即日での本人確認とeSIMの発行を可能にしました。これにより、通信サービス申し込みのスピード感が大幅に向上しています。

これまで、スマートフォンなどの契約をする際には、書類の郵送や受け取り時の対面確認など物理的なやり取りが避けられず、申し込みから開通までにタイムラグが生じていました。

• 導入前の課題：新規契約や機種変更時の本人確認において、書類の郵送や目視確認に数日かかっていた。

• 導入したAI技術：スマホで撮影した顔写真と本人確認書類をリアルタイムで照合し、偽造を見破るデジタル本人確認「LIQUIDeKYC」

• 成果：物理SIMカードの到着を待つ必要がないeSIMとの組み合わせで、オンライン手続きのみで審査完了後すぐ、最短即日での利用開始が可能になった。

筆者も実際に、オンライン上でのeKYCにて本人確認をおこない、eSIMを発行した経験があります。とてもスムーズに発行ができ快適でした。このように、KDDIは待ち時間というストレスを、テクノロジーで解消しています。

積水ハウス：AIクローン技術を活用したチャットサービス

積水ハウスは、生成AIを使った「AIクローンオーナー」というチャットサービスを開始しました。AIクローンオーナーとは、実際の過去の住宅購入者などの体験談などをAIに学習させ、その体験談を知りたい顧客が直接オーナーにたずねるよりも、もっと気軽に相談できるようにしたサービスです。

• 導入前の課題：家を購入したいと考えている顧客に対して、住宅購入者の体験談などを効果的に伝える手段があまり多くなかった。

• 導入したAI技術：実際の購入者のInstagram投稿や体験談をAIに学習させて、その内容やこだわりといったの部分を再現して会話できる「AIクローン」の技術

• 成果：いつでも先輩オーナーそっくりのAIにSNSのチャット感覚で気軽に相談できる環境をつくり、顧客がもっと住宅購入をイメージしやすく、そして不安を解消できる手助けが可能になった。

家は人生でもとても大きな買い物です。かかる費用も大きいうえ、一度買ってしまうと手放すのも簡単ではありません。ですから、できれば失敗したくない、という思いで慎重に探している方がかなり多いはずです。

その中で、実際に購入した人の体験や後悔について聞きたいけれど、直接聞くのはなかなか厳しいという場面もあります。そんな顧客の悩みをなるべく解消することで満足度を上げ、購入を後押しできるようなツールです。それにより、企業も機会損失を防げるという、両者にメリットが大きい施策といえるでしょう。

金融・医療業界におけるAIトランスフォーメーションの導入事例

金融・医療業界などでも、AIの導入は進んでいます。

ほんの少しの過ちも許されない厳しい環境下で、AIはどのように役立っているのでしょうか。具体的な事例を紹介します。

三菱UFJニコス：AIを導入して不正被害件数と金額を3割以上削減

三菱UFJニコス株式会社は、AIを導入して不正被害件数と金額を3割以上削減することに成功しました。

ECサイトなどでのクレジットカードの不正利用は年々変化しており、次から次へと新しく複雑な手口が出てくるために、今までの方法で見抜くのが難しい部分がありました。

• 導入前の課題：人間による目視の確認だけでは、近年さまざまな手口で行われる不正利用の被害拡大を防ぐのには限界があった。

• 導入したAI技術：過去の取引データから不正なパターンを自動で学習したうえで、おこなわれる取引に対して「この使われ方は怪しいかどうか」をリアルタイムで判断するAI不正検知システム

• 成果：人間では気づきにくい異常を発見することに成功し、被害件数・金額を3割以上削減した。

クレジットカードの不正利用は、自分の身にも起こりうることです。もし見逃しがあり知らないうちに大きな買い物をされていたらと思うと、恐ろしいですよね。あの手この手で行われる不正利用をAIですばやく検知することで、利用者の被害を防ぎ安全を守ることに成功した、金融業界の努力がにじむ事例です。

三菱UFJ銀行：業務の意思決定を迅速化する「AI上司」の取り組み

三菱UFJ銀行では、ノウハウや知識をAIに学ばせ、上司を模したAIチャットを作りました。このAI上司の目的は、従業員が社内情報を探す、ちょっとした確認の手間を減らすことにあります。最終的には、年間300万時間もの業務量削減を目指しているそうです。

銀行にはルールや過去の事例がとても多く、何かを判断しようとするたびに資料を調べたり上司に確認したりする必要がありました。そのため、意思決定に時間がかかることが課題といわれていました。

• 導入前の課題：銀行業務はルールや規定が細かいために、過去の事例を調べるだけでもかなりの時間がかかっていた。そのため、上司への確認待ちが必要になることも多く、これが大きな時間の無駄になっていた。

• 導入したAI技術：議事録やマニュアル、関連法規などを学習し、よりよい回答をおこなう生成AIアシスタント（ChatGPTを活用）

• 成果：困った行員がいつでもチャットをつかって「AI上司」に相談できるようになることで、社内情報を探す手間が減る。それによって、担当者が本来の企画や顧客対応に集中しやすくなる。

銀行で勤務している方にとどまらず、実際のところ、わからない部分があっても忙しそうな上司にいちいち質問をするのは気が引けてしまうという方もいるのではないでしょうか。だからといって、適当に済ませたり、確認をしないまま仕事を進めてしまうと、大きなミスにつながるおそれもあります。

上司に聞く前に、気軽にAIに相談してみることで、場合によっては短時間で問題を解決できる。上司と部下、ひいては組織全体の負担を減らす効率化が期待できますね。あらゆる業界で使えそうな施策です。

中外製薬：生成AIの活用によるデータ解析で新薬創出の時間を大幅短縮

製薬大手の中外製薬は、薬の開発に深層学習などを取り入れはじめました。AIにデータの解析を任せることで、これまで数年単位かかっていた初期段階のスピードなどを、大幅に短縮するといった取り組みをおこなっています。

新薬の開発では、相当な数の化合物候補の中から有望なものを見つける必要があり、その探索作業の効率などはこれまで、研究者の経験や試行錯誤に頼りきりでした。そのため、開発には長い時間や多くのコストがかかることが課題となっていました。

• 導入前の課題：新薬ができる確率はとても低く、開発には10年以上の月日と莫大な投資が必要。とくに有望な化合物を探す作業は、研究員の経験値に頼る部分が大きく、試行錯誤の連続だった。

• 導入したAI技術：データ解析や分子設計を自動化するシステムや、過去のデータや論文をもとに、有望な候補を見つけ出すシステムなど

• 成果：複雑な分子配列の設計を自動化。AIが新しい分子のパターンを提案するなど、探索時間を大幅に短縮し、開発の成功率向上に挑んでいる。

中外製薬は、他社連携や共同開発などで積極的にAIを取り入れる姿勢を見せています。研究者が作業に追われる時間を減らし、より高度な検証や考察に注力できる体制を構築している事例です。

自社でAIトランスフォーメーション事例を応用するための手順

さまざまな分野でAIトランスフォーメーションの事例があることがおわかりいただけたでしょうか。

他社の成功事例を知った後は、いよいよ「自社でどう動くか」を考える段階です。他社の事例を踏まえ、自社にAIを応用するための具体的な3つの手順を解説します。

業務プロセス全体をAIで変革するという視点を持つ

まずは、AIを使ってどう仕事全体を変えるか、という視点を持つことが大切です。

AIをとりあえず使ってみる、という部分から始めるのは決して間違いではありませんが、それだけではAXとは呼べません。大幅に仕事の仕方を変えていく、効率化していくためには、流れを設計し直すという視点が必要なのです。

メールの返信を例にすると、「AIに返信させる」というだけではなく、メールの内容から顧客がどんな悩みや希望を持っているのかを分析して、それを商品の開発に活かす。という流れを作るのが、AX的な理想といえるのではないでしょうか。

目的と課題を明確にし適切な技術（生成AIなど）を選定する

次に、解決すべき課題を洗い出し、それに合いそうな技術を選びます。

あまりないとは思いますが、極端な話、「話題の生成AIを使ってみたい！」という部分からスタートすると、多くの場合は失敗しがちです。

まずは現場で何がネックになっているのかを徹底的に洗い出しましょう。そのうえで、最適なツールやAIを選ぶのがポイントです。

「企画の案出しを楽にしたい」なら生成AI、「工場の異常検知を自動化したい」なら画像解析AIというように、目的がはっきりすれば選ぶべき手段も自然と決まってきます。

専門のAI開発パートナーやAX支援サービスを活用する

自社の課題に合いそうなAIを見つけ、いざAXを進めよう！とする時に、自社だけで抱え込んでしまうのはおすすめしません。

なぜなら、AIは進歩も早く、使いこなすには難しい部分も多いためです。自社でAIに詳しい人材を採用する、もしくは育成する、という方法もありますが、コストや時間的に現実的ではない場合も多いのではないでしょうか。

現在ではAIの扱いを専門とする企業も多くあります。たとえば、郵便物や紙の請求書といった書類の処理に課題を感じているなら、MailMateのようなAIを活用したバーチャルオフィスサービスを導入し、紙のデータ化から管理までを一気に解決してしまうのもおすすめの方法です。

ノウハウを持ったこれらの企業に頼ることで、時間・費用を無駄にすることなくAXを進めることができますよ。

AIトランスフォーメーションに関するよくある質問（FAQ）

こちらの項目では、AIトランスフォーメーションに関するよくある質問をQ&A形式でわかりやすく解説します。

Q:DXを進めていれば、AIも自然に使いこなせるようになりますか？

A:DXとAIトランスフォーメーションはアプローチが根本的に異なるため、別の戦略が必要です。

DXはITを活用した業務変革ですが、AXはそこにAIという頭脳を乗せ、意思決定そのものを自律化させ、仕事のやり方を変えていくというイメージです。

つまり、DXで整理した土台があってこそ、AIの予測能力や分析能力が最大限に活かされる構造になっているというわけですね。

Q:AIトランスフォーメーションを推進する際の課題は何ですか？

A:主に「人材」「データ」「現場の理解」の3つです。

社内にAIに詳しい人材が不足していることや、AIに学習させるためのデータがしっかりと整理されていないこと（紙のアナログデータが多いなど）が大きな課題になります。

また、AIの進歩の速さから、「もしかして自分の仕事をAIに取られてしまうのではないか？」と思ってしまう人もいるでしょう。それゆえに、AIを導入することに対する拒否感のようなものが出てしまう場合もあります。

そこで必要なのが、「AIは仕事を奪うのではなく、人間が本来やるべき業務に集中するためのサポーターである」という丁寧な説明です。

また、使いやすいインターフェースの設計も重要ですね。AIに限らず、ツールの導入には従業員の理解が不可欠です。現場が理解しやすい操作画面を意識することで、理解しやすく、受け入れられやすくもなるでしょう。

Q:どのような企業がAIを導入すべきですか？

A:人手不足が深刻な企業や、宝の持ち腐れになっているデータがある企業は、AIを導入することで大幅に業務効率等を改善できるでしょう。

バラバラになっていた情報をDXなどで整理したうえでAXを取り入れれば、大きな効果を期待することもできます。

また、過去の販売データや顧客情報がたくさんあるのに、それを次の戦略に活かせていない企業は、AIを導入することで一気にビジネスの解像度が上がる可能性も。状況にあわせて、AIの導入を検討してみるとよいかもしれません。

「AIトランスフォーメーション 事例」まとめ

本記事では、AIトランスフォーメーションの活用事例を紹介しました。

今回紹介した各業界の事例からもわかるように、AIはすでに現場の課題を解決し、さまざまな成果を生み出しています。

大切なのは、他社の成功事例をそのまま真似るのではなく、自社の課題と照らし合わせて「どこでAIの力を借りるべきか」を見極めることです。

まずはちょっとした業務の見直しから、AI活用、AXを検討してみてはいかがでしょうか。