ビジネス活用事例

楽天市場が物価高騰やエネルギーコスト上昇を理由に出店料を4割値上げし、AIを活用した店舗支援サービスの継続的進化に資金を充てると発表した

• •外部環境の変化である物価高騰やエネルギーコストの上昇に対応するため、出店料が4割引き上げられる
• •値上げの背景には、AIを使った店舗支援などサービスの継続的な進化がある
• •小売業界におけるコスト増と、AI技術を活用した業務効率化・支援サービスの提供が並行して進められている

Waymoは2028年にシンガポールでロボットタクシーサービスを開始すると発表し、2027年までに車両を現地に輸送して有人テストを実施する計画を明らかにした。

• •Alphabet傘下のWaymoは、シンガポールを米国以外の次なる国際展開先都市として選定した
• •2027年には安全ドライバーを乗せた状態で地図作成と自動運転テストを行うため、車両が数ヶ月以内に現地到着する予定
• •完全無人のロボタクシーサービスは2028年の開始を目標としており、海外市場での事業拡大を加速させる

セゾンテクノロジーが、AIコーディングの高速化と品質保証の両立に向けた開発プロセスの再設計と検証軸の分離について解説した

• •AIコーディングによる実装速度の向上に対し、QA後の社内実利用段階で問題が発生した経緯を振り返った
• •速度と品質を同一プロセスで両立させるのではなく、検証を時間・コンテキスト・主体の3軸で分離する手法を採用した
• •CTOの高坂亮多氏が、正式提供延期を契機に開発サイクル全体を再デザインし、品質保証量を高めるアプローチを説明した

ネオジャパンの国産ビジネスチャット「ChatLuck」が、厳格なセキュリティ要件を持つ組織でも利用可能なオンプレミス対応により、社内外のコミュニケーション課題を解決する

• •クラウド（SaaS）提供のビジネスチャットでは対応が難しい厳格なセキュリティ要件を持つ組織でも利用可能である
• •国産ソフトウェアであることで、データ管理や情報セキュリティの観点から安心感を提供する
• •社内外のスピーディなコミュニケーションを支援する機能を備えている

DNPコアライズとHmcommがAIと有人オペレーターが連携するハイブリッド型コンタクトセンターの実証実験を開始する

• •AIによる一次対応と人間による複雑な問い合わせ処理を組み合わせるハイブリッド型体制を構築する
• •2026年10月に実証実験を開始し、顧客対応の効率化と品質向上を同時に実現する仕組みを検証する
• •DNPグループとHmcommの協業により、生成AI技術の顧客接点における実務的な活用事例として展開される

Microsoftがエージェント型AI向けの統合型インテリジェンス層「Microsoft IQ」を日本向けに発表し、社内工数削減を訴求した

• •9月17日の記者説明会で、AIエージェントがデータを活用するための基盤となる統合型レイヤーの詳細が披露された
• •同社によれば、この基盤を活用することで社内における無駄な工数が最大50%削減できるという
• •単なるモデル提供ではなく、企業内のデータとAIエージェントを繋ぐインテリジェンス層の構築に注力する戦略を示した

Ruby言語を活用してビジネスとして継続的に展開しているサービスを顕彰するグランプリの2026年前編記事である。

• •Ruby bizグランプリ実行委員会と島根県が主催するこのイベントは、2015年の第1回から今年で12回目を迎えた
• •プログラミング言語Rubyの特徴を活かし、新たなサービスを生み出しビジネスとして定着させた事例を表彰するものである
• •本記事は前編として、受賞者や選考過程に関する詳細な情報提供が中心となる内容である

村田製作所の技術マネージャーが1年間で技術力を再構築し、パートナー依存から脱却して開発主導権を内製化した実践事例を解説する

• •管理職として技術から離れることでパートナー企業への依存が高まり、主導権を失うリスクを具体例で示している
• •ドキュメントのマークダウン化や技術の再学習を通じて、組織内の反発を乗り越えながら内製化を推進したプロセスが詳述されている
• •AI時代において、管理職が技術と向き合い続けることで、ビジネスの急拡大に対応する柔軟性と競争力を維持できることを説く

資生堂が研究開発にAIエージェントを導入し、原料探索の工数を95%削減する仕組みを実現した

• •研究員の専門的な「目利き」を複数のLLMで再現し、有望な原料の選定プロセスを自動化した
• •探索時間の短縮だけでなく、候補となる原料の提案数も増加し研究効率が高まった
• •開発者や用途に応じてAIエージェントの構成を差別化し、組織内の利用実態に合わせた設計を行った

社内IT環境の劣化がAI導入の効果を阻害し、従業員1人あたり年間147時間の損失を生んでいる実態が調査で判明した

• •経営層のAI導入への意欲に対し、現場では古い端末やツール不足によるIT環境の疲弊が深刻化している
• •動作の遅い端末や適切なツールの欠如により、従業員の生産性が著しく低下していることが数値で示された
• •AI技術そのものよりも、それを支えるITインフラやサポート体制の軽視が企業全体のコスト増を招いている