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オートメーションにおけるAIのユースケース

複雑なプロセスのある業務や膨大な情報処理が必要な業務など、人間が行うとエラーが発生したり多大な工数を要する業務をAIで自動化することで品質や生産性を高め、お客様のビジネスを効率化します。

金融業界における業務自動化

ビジネスモデルの変化や金融商品の多様化に伴い複雑化した業務をAI・機械学習を利用して自動化・効率化することで、ヒューマンエラーからの解放や労働時間の削減を図ります。

  • 非デジタルデータの処理の自動化
    紙やPDFで作成された請求書を画像認識や自然言語処理などの技術により読み取り、人の手による入力の手間を削減します。また、データをデジタルで一元管理することで、請求処理にかかる後続の工程においても業務の効率化が可能となります。
  • 決算業務の高速化
    RPAやAIを用いてルールベースで行われる突合/照合作業を自動化することでヒューマンエラーを削減し、決算業務の短縮が実現できます。
  • 金融商品の自動提案
    保有資産や過去の売買情報、リスク志向などの顧客情報をもとに、各顧客に最適な金融商品やその組み合わせを探索・提案し、営業担当者の販売業務を効率化します。

AI医療

AIの導入により、電話での診療予約や医療費請求手続きなど、医療に係る様々な業務の自動化・効率化を実現します。

  • 診療予約の自動化
    自然言語処理や音声認識技術を活用し、医療施設経営において大きなコストとなる電話での対人予約を自動化することが可能です。
  • 医療文献確認の効率化
    AIを活用して医学誌や学会発表された臨床試験論文を分類・情報抽出することで、システマティックレビューにおける研究者の目視による大量の文献確認工程を効率化し、より高速に信頼性の高いエビデンスを作成することができます。
  • 薬剤師業務の効率化
    AIに処方箋の内容や用法、用量、薬の副作用や組み合わせ等のデータを学習させることで、処方箋監査などの対物業務の負荷を軽減し、患者にあった服薬指導を行うなど、薬剤師ならではの対人業務に充てる時間を増加させることができます。

 

物流最適化

配送の遅延や従業員の長時間労働、管理コストの上昇など様々な問題につながる非効率な物流ネットワークをAIを用いて最適化することで、拡大し続けるEC市場や国際貿易に適応するサプライチェーンを構築し、企業の競争力を高めます。

  • 複数拠点の統合
    考えられる物流拠点統合のシナリオに対し、AIで統合効果の算定・評価や業務プロセスの実現性検証を行うことで、取り組むべき改革ポイントを明確にし、最適な物流統合プランを策定することができます。 
  • 物流センターの自動化による投資対効果アップ
    AIで構想策定から設備導入、稼働後の評価/見直しまでライフサイクル全体での物流センター自動化を行うことで、投資対効果を高めることができます。

在庫管理

在庫に関連する様々なデータをAIで分析することで、小売企業は発注時期や安全在庫等の在庫計画や在庫管理に関してより適切な意思決定ができます。

  • 消費者の需要にもとづく在庫管理計画
    過去の購買行動に基づいた消費者のネクストアクションや市場トレンドの変化を予測することで、小売企業は高い需要が見込まれる商品を素早く把握し、優先的に仕入れるべき商品について適切な判断を下すことができるようになります。 
  • 利益率を考慮した在庫管理
    市場環境の変化に対して、各商品の特性及び収益性に応じた需給リスク・リターンを迅速に評価し、商品ごとの基準在庫を算出することで、適切な在庫で利益の追求やキャッシュフローの改善ができる仕組みを構築可能です。
  • ビジネスプロセス改善による在庫コスト削減
    商品の需要予測から発注・生産・販売のプロセス全体のスケジュール調整をAIで行うことで仕掛品の中間在庫を削減したり、予測と実績の乖離を縮小させるようにAIの学習を進めることで安全在庫を削減することができ、在庫管理におけるコスト削減が可能です。  

 

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