【機械学習の活用事例13選】身近な例から業界別までわかりやすくご紹介
機械学習は、すでに私たちの身近なサービスや企業の業務のなかで幅広く使われています。
顔認証やおすすめ表示のような日常的な機能だけでなく、工場の予知保全、物流現場の映像分析、与信審査の高速化、自治体の調査業務効率化まで、活用範囲はかなり広がっています。
一方で、「実際にどんな企業が、何に使っているのか」「どのくらい効果が出ているのか」を具体的に把握しないと、自社への応用イメージは持ちにくいでしょう。
そこでこの記事では、機械学習の基本と種類を短く整理したうえで、実在企業・自治体の公式事例を中心に、業界別の活用例や解決できる課題をわかりやすく紹介します。
導入時に見ておきたい注意点や、費用を考えるときの見方、今後の広がりもあわせて整理するので、情報収集の入り口として役立ててください。
機械学習とは
機械学習とは、データから規則性や傾向を学習し、予測・分類・判定などを行う技術です。
あらかじめ人が細かいルールをすべて書き込まなくても、過去データをもとにモデルが特徴を学び、新しいデータに対して判断できる点に特徴があります。
たとえば画像から物体を見分ける、過去の販売実績から需要を予測する、取引データから不正の兆候を見つける、といった用途は機械学習の代表例です。
つまり機械学習は、「大量データのなかから人が見つけにくいパターンを捉え、業務判断を支援する仕組み」として理解するとイメージしやすくなります。
機械学習の種類
機械学習にはいくつかの代表的な種類があります。
まずよく使われるのが教師あり学習です。
これは、正解ラベル付きのデータを使って学習し、分類や予測を行う方法で、需要予測、与信審査、画像認識などで広く使われています。
次に教師なし学習は、正解ラベルがないデータから似た傾向を持つグループや異常なパターンを見つける方法です。
顧客の分類や異常検知などで活用されます。
さらに、試行錯誤しながら最適な行動を学ぶ強化学習もあります。
こちらは制御や最適化の文脈で用いられることが多い手法です。
実務ではこの分類だけでなく、画像認識、音声認識、自然言語処理、需要予測、異常検知といった用途ベースで理解した方が活用イメージを持ちやすいでしょう。
機械学習で解決できる課題
機械学習は、単に作業を自動化するだけでなく、予測や判定の精度を高めたり、人が見つけにくい異常や傾向を検出したりする用途に向いています。
代表的には、次のような課題の解決に活用されています。
- 画像や映像を使った判定・認識の自動化
- 需要予測や発注業務の最適化
- 与信審査や不正検知の高速化
- 工場設備の異常検知・予知保全
- 人手による調査・確認作業の削減
- 大量データからの傾向分析や対象の絞り込み
- モデル開発やデータ処理業務の効率化
とくに、同じ判断や確認を大量に繰り返している業務や、過去データが蓄積されている業務では、機械学習を適用しやすい傾向があります。
一方で、十分なデータが存在しない場合や、判断基準が頻繁に変わる業務では、期待した精度を出しにくいこともあります。
「何を予測・分類・判定したいのか」と「その判断に使えるデータがあるか」をセットで確認することが、活用テーマを見極める第一歩です。
小売・流通での機械学習活用事例
株式会社キタムラ｜中古カメラの機種特定で認識精度90%以上を達成
株式会社キタムラは、中古カメラやレンズの買取現場で、画像認識による機種特定に機械学習を活用しました。
買取業務では、多数の製品を正確に識別する必要があり、現場負荷の大きさが課題でした。
同社はAmazon SageMakerを用いた画像認識システムを導入し、約10万点の商品画像を教師データとして学習用データベースを構築しています。
その結果、認識精度90%以上を達成し、全店舗での運用を開始しました。
株式会社KAWACHO RICE｜米の銘柄判定で熟練検査員同等以上の精度を確認
株式会社KAWACHO RICEは、米の銘柄判定業務に機械学習を導入しました。
検査員の負担軽減と判定の標準化が課題となっていたため、スマートフォンで撮影した米画像をもとに、バックエンドの機械学習モデルで銘柄を自動判定する仕組みを構築しています。
技術基盤にはAmazon SageMakerとサーバーレスアーキテクチャが使われました。
実証実験では、熟練検査員の目視検査と同等以上の精度が確認されており、食品流通分野でも画像判定の実用性が示されています。
島村楽器株式会社｜需要予測と自動発注で発注作業を50%削減
島村楽器株式会社は、需要予測と自動発注の仕組みに機械学習を活用しています。
従来は人手による発注作業の負荷が大きく、効率化が課題でした。
同社はAmazon Forecastを使った需要予測モデルを導入し、非エンジニアでも運用しやすい形で発注業務を自動化しています。
公式情報では、人手による発注作業を50%削減したことが示されています。
金融・保険での機械学習活用事例
株式会社ネットプロテクションズ｜与信審査を2秒程度に短縮
株式会社ネットプロテクションズは、「NP後払い」の与信審査と不正検知に機械学習を活用しました。
以前は一部審査で目視確認が必要で、審査完了まで時間がかかっていたことが課題です。
そこでAmazon SageMakerを活用した与信審査システムを構築し、購買履歴や配送先情報など複数データを組み合わせた学習モデルを審査基盤へ組み込みました。
その結果、最短5分〜最長1時間かかっていた審査を2秒程度に短縮し、追加リリース対応時間は従来の2分の1、運用工数も2分の1以下となっています。
三井住友海上火災保険株式会社｜代理店システムで最適提案を支援
三井住友海上火災保険株式会社は、代理店向けシステム「MS1 Brain」でAIを活用し、顧客ごとに最適化した保険商品・サービスの提案を支援しています。
背景には、一人ひとりに合わせた提案精度を高めたいという課題がありました。
AWS上にシステムを構築し、営業現場で機械学習を組み込んだレコメンドを行えるようにしています。
公式情報では、顧客体験価値の向上と営業生産性向上につながったことが確認できます。
製造業での機械学習活用事例
株式会社デンソー｜画像認識モデル開発の推論時間を3日から3時間に短縮
株式会社デンソーは、自動運転・高度運転支援向けの画像認識モデル開発において、機械学習基盤の運用負荷を下げる取り組みを進めました。
内製基盤ではデータ管理やインフラ運用の工数が大きく、モデル開発に集中しにくいことが課題だったためです。
Amazon SageMaker、AWS Step Functions、Amazon S3、Amazon FSx for Lustreなどを用いて、学習・推論パイプラインをマネージドサービス上に構築し、データ管理や学習処理を自動化しました。
その結果、データエンジニアのデータ管理工数を55%に削減し、機械学習エンジニアの繰り返し作業工数を66%に削減、さらにオンプレミスで3日かかっていた推論を3時間に短縮しています。
KYB株式会社｜設備予知保全で導入・運用コストを約97%削減
KYB株式会社は、工場設備の予知保全にIoTと機械学習を組み合わせたシステムを導入しました。
定期メンテナンス中心の運用では手間やコストがかかるため、設備異常を事前に把握する仕組みが求められていました。
AWS上に設備データを収集し、異常兆候を検知するクラウドネイティブな予知保全システムを構築しています。
公式情報では、オンプレミス相当構成と比べて導入・運用コストを約97%削減したとされています。
竹内製菓株式会社｜製造設備の異音検知で予知保全を実現
竹内製菓株式会社は、チェーンコンベアの故障低減という長年の課題に対し、異音検知による予知保全システムを導入しました。
マイクで収集した音声をAWSへ送信し、Amazon SageMakerで構築した異音検知モデルが異常を推論、異常時はAmazon SNSで管理者へアラートを通知する仕組みです。
この活用により、故障兆候の早期検知を通じて生産ライン停止リスクの低減と安定供給に寄与しています。
物流・インフラでの機械学習活用事例
株式会社ニチレイロジグループ本社｜冷蔵倉庫の映像追跡で成功率97%を達成
株式会社ニチレイロジグループ本社は、冷蔵倉庫内のフォークリフトやカゴ車の位置把握に映像分析AIを活用しました。
倉庫内の作業状況をデジタル化し、作業員負担を軽減したいという課題に対し、既存カメラ映像を機械学習で分析する仕組みを実証しています。
AWS Deep Learning AMIを用いた学習環境を整え、対象物の個別識別・追跡を実施しました。
結果として、追跡成功率97%を達成しています。
また、プロジェクト5か月のうちインフラ準備は約1週間で済み、1対象物あたり最大3,000枚弱のデータで学習したことも公開されています。
株式会社NTTドコモ｜基地局鉄塔のサビ点検を効率化
株式会社NTTドコモは、基地局鉄塔のサビ点検にAI・機械学習を活用しました。
鉄塔点検はコストや安全面で負荷が大きいため、点検業務の効率化が課題でした。
AWSを利用してサビ点検ツールを構築し、点検業務へ組み込んでいます。
公式情報では、コスト削減と安全性向上につながったことが確認できます。
教育・EdTechでの機械学習活用事例
レアジョブテクノロジーズ株式会社｜AI採点モデル開発を10倍以上効率化
レアジョブテクノロジーズ株式会社は、英語スピーキングテストのAI採点モデル開発に機械学習を活用しました。
課題は、モデル開発のスピード向上です。
同社はAmazon SageMaker、AWS Glue、Amazon Athenaを用いて受験者データを取得・整備し、AI採点向けの機械学習モデル開発基盤をAWS上で整えました。
公式事例では、機械学習モデル開発を10倍以上効率化したとされています。
自治体・公共分野での機械学習活用事例
南相馬市｜作付確認業務で人員・時間・経費を約60%削減
南相馬市は、農地の作付確認業務に衛星データとAI・機械学習を活用しました。
広範囲の農地を人手で確認する必要があり、多くの人員、時間、経費がかかっていたことが背景です。
過去3年分の営農計画書データを教師データとして学習し、水稲・麦・大豆などの作付状況を自動判定する仕組みを導入しました。
その結果、導入対象面積3分の1において、人員・所要時間・経費を約60%削減しています。
公式情報では、調査員263人から107人、作業時間2,100時間から850時間、委託費300万円削減、水稲・麦・大豆の判定精度95%以上も確認できます。
和歌山県データ利活用推進センター・和歌山市｜空き家判定精度90%超を確認
和歌山県データ利活用推進センターと和歌山市は、空き家調査の効率化に向けて、空き家推定へ機械学習を活用しました。
空き家候補を高精度に推定しないと、現地調査の効率は上がりません。
そこで住基・登記・水道データ、空き家調査結果、統計ミクロデータを使い、XGBoostによる機械学習モデルを構築し、予測結果を地図上に表示できるようにしました。
公式事例では、空き家である建物を正しく空き家と予測できる確率は90%超とされています。
機械学習活用事例を見るときの注意点
活用事例は参考になりますが、そのまま自社に当てはまるとは限りません。
成果の大きさだけを見るのではなく、どのデータを使い、どの業務にどう組み込んだのかまで確認することが大切です。
同じ「需要予測」や「画像認識」でも、データ品質、対象範囲、既存システムとの連携状況によって難易度は大きく変わります。
また、PoCで精度が出ても、本番運用ではデータ更新、監視、再学習、画面やAPI連携、権限管理など追加論点が発生しやすくなります。
費用の見方も重要です。
機械学習案件では、一般に次のような料金体系が見られます。
- PoC・実証実験型
- プロトタイプ作成型
- 本番開発のプロジェクト型
- 人月課金型
- 月額・年額の運用保守型
- クラウド従量課金型
- 個別見積もり型
- 準委任契約
- 請負契約
費用は、モデル開発そのものよりも、データ棚卸し、前処理、教師データ整備、システム連携、運用設計で大きく変わることがあります。
とくに見積もり時は、PoCのみなのか本番開発まで含むのか、教師データ整備費が別なのか、クラウド利用料が別請求なのか、保守費に再学習や精度監視が含まれるのかを確認しておきたいところです。
「AIモデル開発費」だけで比較すると、実際の総額を見誤りやすいため注意しましょう。
機械学習活用の今後の広がり
今後は、機械学習の活用がさらに広がっていくと考えられます。
理由のひとつは、画像・音声・テキストを扱う技術が高度化し、現場データを業務へ直接つなげやすくなっているためです。
また、需要予測や異常検知のような用途では、クラウド基盤やマネージドサービスを使ってスモールスタートしやすくなっています。
今回紹介した事例でも、小売、金融、製造、物流、教育、公共と幅広い領域で、予測、認識、判定、自動化へ活用が進んでいます。
今後は単発のPoCにとどまらず、既存業務へ継続的に組み込み、運用しながら改善する形がより重要になっていくでしょう。
よくある質問
Q.1 機械学習とは何ですか？
機械学習とは、データから傾向や規則性を学び、予測・分類・判定などを行う技術です。人がすべてのルールを細かく設定しなくても、過去データを使ってモデルが特徴を学習し、新しいデータに対して判断できる点が特徴です。
Q.2 機械学習にはどんな種類がありますか？
代表的なのは教師あり学習、教師なし学習、強化学習です。実務では、これに加えて画像認識、需要予測、異常検知、自然言語処理といった用途ベースで理解すると活用場面をつかみやすくなります。
Q.3 機械学習はどんな場面で使われていますか？
身近なところでは画像認識やおすすめ表示、企業業務では需要予測、与信審査、不正検知、設備予知保全、映像分析、空き家推定、作付確認などに使われています。今回の事例でも、小売、物流、製造、金融、自治体など多様な領域で実装されています。
Q.4 機械学習はどのような課題解決に向いていますか？
大量データから傾向を見つけたい場面や、判定や予測を高速化したい場面と相性が良いです。たとえば業務スピード向上、人手不足の補完、発注や審査の効率化、品質向上、異常検知、調査対象の絞り込みなどに向いています。
Q.5 機械学習導入時の注意点は何ですか？
データの量や品質が十分か、PoCと本番運用で必要な作業範囲が違わないか、既存システム連携や運用保守まで考慮できているかを確認することが重要です。また、見積もりでは教師データ整備、クラウド利用料、再学習や精度監視の費用が含まれるかも確認したい項目です。
機械学習の活用事例から自社の適用余地を見極めよう
機械学習の活用事例を見るときは、単に「AIを使っているかどうか」ではなく、どの業務課題に対して、どのデータを使い、どんな成果につなげたのかを読み解くことが重要です。
同じ機械学習でも、製造なら予知保全や画像認識、物流なら映像分析、小売なら需要予測、金融なら審査高度化、自治体なら調査効率化と、使いどころは大きく異なります。
自社で検討する際は、解決したい課題、使えるデータの有無、PoCで終わらせず本番運用まで見据えられるか、既存業務へどう組み込むかを整理しておくと判断しやすくなります。
まずは、社内で負荷が大きい判定業務や予測業務、異常検知が必要な工程を洗い出し、対象データの有無を確認したうえで、小さく検証してみるのが現実的でしょう。
自社だけで要件整理やデータ整備、PoC設計を進めるのが難しい場合は、AI導入支援やデータ活用に詳しい外部パートナーへ相談する方法もあります。初期段階で論点を整理できると、過大投資や目的不明のPoCを避けやすくなります。
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