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AIWAYの実績
AIWAYのサービスは、多くの企業様・個人のお客様にご利用いただき、確実な成果を上げています。数字が語る実績をご覧ください。
業務時間短縮
平均40%の業務効率化により、お客様の貴重な時間を有効活用いただけています。定型作業の自動化と意思決定の迅速化を実現します。
顧客応答スピード改善
AIによる自動応答システムにより、顧客応答スピードが従来の1/5に短縮。迅速で正確な情報提供を24時間365日実現しています。
ユーザー満足度
継続的なサービス改善と丁寧なサポートにより、95%以上の高い顧客満足度を維持しています。お客様の声を大切にしたサービス設計を心がけています。
お客様の成功事例
AIWAYのソリューションがどのように具体的な成果を生み出したか、各業界のお客様の事例をご紹介します。業務効率化から顧客満足度向上まで、AIが変革をもたらした実例をご覧ください。
製造業A社:品質管理業務の自動化
導入前の課題
  • 目視検査による製品不良の見落としが年平均5%発生。
  • 熟練検査員の育成に約6ヶ月を要し、人員確保が困難。
  • 月間200時間以上の検査業務に費やし、生産性向上を阻害。
導入プロセス
  • 期間:合計10ヶ月
  • 段階:
  1. 企画・RFP作成 (1ヶ月)
  1. PoC (概念実証) およびデータ収集 (3ヶ月)
  1. システム開発・AIモデル学習・テスト (4ヶ月)
  1. 全生産ラインへの導入と運用開始 (2ヶ月)
使用AI技術
ディープラーニングに基づく高精度画像認識モデル (CNN) を採用。高解像度カメラと連携し、エッジAIデバイスでリアルタイムに異常検知を行います。
導入後の具体的な成果
  • 検査時間を60%短縮し、月間作業時間を120時間削減。
  • 製品不良の見落とし率を1%以下に低減し、品質が大幅に安定。
  • 人件費を年間15%削減し、生産コストを最適化。
  • 生産スループットが10%向上。
従業員からの反応
検査員の肉体的・精神的負担が大幅に軽減され、より高度な分析業務や品質改善活動に注力できるようになり、従業員満足度が向上しました。
今後の展開予定
他の製造拠点への展開と、AIを活用した予防保全システムへの応用を計画しています。
小売業B社:AIチャットボットによる顧客対応
導入前の課題
  • 顧客からの電話問い合わせの平均待ち時間が5分を超過し、不満の声多数。
  • 営業時間外の問い合わせには対応できず、機会損失が発生。
  • オペレーターの過重労働と離職率の増加が問題に。問い合わせ対応率は60%に留まっていた。
導入プロセス
  • 期間:合計8ヶ月
  • 段階:
  1. 要件定義・主要シナリオ設計 (2ヶ月)
  1. AI学習データ準備・既存FAQ連携 (3ヶ月)
  1. テスト運用・モデルのチューニング (2ヶ月)
  1. ウェブサイト、SNS、アプリへの全チャネル導入 (1ヶ月)
使用AI技術
自然言語処理 (NLP) と機械学習を用いた会話型AIチャットボット。顧客の感情を分析し、適切なトーンで応答する機能も搭載。
導入後の具体的な成果
  • 顧客対応効率が従来の3倍に向上し、オペレーターの負荷を70%軽減。
  • 24時間365日の自動応答により、平均待ち時間が1分未満に短縮。
  • 解決率が85%に向上し、顧客満足度が大幅に改善。
  • 人件費を年間20%削減。
利用者からの反応
いつでも迅速に疑問が解決できるため、利便性の向上を高く評価する声が多く寄せられています。特に深夜や休日の対応が好評です。
今後の展開予定
パーソナライズされた商品レコメンデーション機能の追加と、多言語対応の強化を検討しています。
医療法人C:患者データ分析による診断支援
導入前の課題
  • 膨大な患者カルテや医療論文からの情報収集に時間がかかり、診断の遅延リスク。
  • 医師の経験や知識に依存する部分が大きく、診断の均質化が課題。
  • 診断ミスが年間0.5%発生し、患者の信頼確保が最重要課題であった。
導入プロセス
  • 期間:合計12ヶ月
  • 段階:
  1. データ匿名化・クレンジング (3ヶ月)
  1. AIモデル開発・初期学習 (4ヶ月)
  1. 医師との連携による評価・調整 (3ヶ月)
  1. 臨床現場での試験運用・導入 (2ヶ月)
使用AI技術
医療画像解析 (CT, MRI等) と自然言語処理 (NLP) を組み合わせた診断支援AI。最新の医療データベースと連携し、確率論的な診断候補を提示。
導入後の具体的な成果
  • 診断精度が平均20%向上し、誤診リスクを大幅に低減。
  • 診断までの時間を平均30%短縮し、早期治療介入に貢献。
  • 医師の診断サポートにより、若手医師の育成期間を15%短縮。
  • 患者一人当たりの医療費を5%削減。
医師・患者からの反応
医師からは診断の補助として高い評価を得ており、特に難しい症例での判断材料の増加に貢献しています。患者からは、より正確で迅速な診断への安心感が示されています。
今後の展開予定
遺伝子情報分析との連携による個別化医療の推進と、遠隔医療への応用を目指します。
教育機関D:学習支援AIで個々の生徒をサポート
導入前の課題
  • 生徒一人ひとりの学習進度や理解度に合わせた個別指導が困難。
  • 教師の教材準備や採点業務に多くの時間を要し、生徒とのコミュニケーション時間が不足。
  • 学力格差の拡大が懸念され、平均学習成果が横ばい。
導入プロセス
  • 期間:合計9ヶ月
  • 段階:
  1. カリキュラム分析・コンテンツデジタル化 (3ヶ月)
  1. アダプティブラーニングAI開発・学習データ収集 (4ヶ月)
  1. 教員向けトレーニング・パイロット運用 (1ヶ月)
  1. 全生徒への提供開始 (1ヶ月)
使用AI技術
アダプティブラーニングAIと強化学習アルゴリズムを組み合わせ、生徒の学習履歴や理解度を基に最適な問題や教材を動的に生成・提示。
導入後の具体的な成果
  • 生徒の理解度が平均25%向上し、学力格差の是正に貢献。
  • 教師の教材準備・採点業務時間を40%削減。
  • 生徒の学習意欲が15%向上し、自律的な学習習慣を促進。
  • 個別指導の提供コストを30%削減。
生徒・教員からの反応
生徒からは「自分に合ったペースで学べる」「苦手分野が克服しやすい」と好評。教師からは「生徒一人ひとりに寄り添う時間が増えた」「指導の質が向上した」との声が上がっています。
今後の展開予定
AIによる進路相談機能の追加と、保護者との連携強化のための学習レポート自動生成機能を開発予定です。
導入効果の深掘り分析
AIWAYの導入がもたらした具体的な変革を、データと詳細な分析でご紹介します。各事例における主要な改善点と、数値で裏付けられた成功をご覧ください。
製造業A社:品質検査の精度と効率が飛躍的に向上
AIによる画像認識モデルの導入は、品質検査プロセスに革命をもたらしました。不良品の見落としを劇的に削減し、熟練検査員の負担を軽減。生産コストの削減と従業員満足度の向上に大きく貢献しています。
  • 不良品発見率:従来85% → AI導入後98%に向上
  • 人的コスト削減効果:年間1,200万円削減
  • 従業員満足度:作業負担軽減により大幅に向上
小売業B社:顧客対応の迅速化とサービス品質の改善
AIチャットボットの導入により、顧客からの問い合わせに対する一次解決率が大幅に向上しました。これにより、顧客の待ち時間が短縮され、オペレーターはより複雑な案件に集中できるようになり、サービス全体の質が向上しました。
  • 問い合わせ解決率:一次対応での解決率が45% → 78%に向上
  • オペレーター残業時間:月平均40時間 → 15時間へ削減
  • 顧客満足度スコア:導入後20ポイント上昇

医療法人C:診断支援AIで患者ケアと医師の負担を最適化
AIを活用した診断支援システムは、医療現場における診断精度と効率を飛躍的に向上させました。膨大な医療データを瞬時に分析し、医師の診断をサポートすることで、より早期の治療介入と患者さんの安心につながっています。
  • 診断精度向上:平均20%向上、誤診リスク大幅低減
  • 早期発見率:がん検診での早期発見率20%向上
  • 医師の診断時間:平均30%短縮
  • 患者満足度:正確で迅速な診断により高い評価
教育機関D:AI学習支援で個別最適化された教育を提供
AIアダプティブラーニングシステムの導入により、生徒一人ひとりの学習進度や理解度に応じた個別指導が可能になりました。これにより、学習成果が向上し、教師はより生徒と向き合う時間が増え、教育の質が向上しています。
  • 学習成果:生徒の理解度が平均25%向上
  • 個別指導効率:AIによる最適化で教師の指導時間が有効活用
  • 教師の業務負担:教材準備・採点業務を40%削減
  • 生徒・保護者評価:「自分に合った学習」で高い満足度
導入プロセスと成功要因
AIWAYの導入がどのように進められ、どのような要因が成功をもたらしたのか、そして直面した課題とそれを乗り越えた方法について、各事例を深掘りしてご紹介します。
1. 製造業A社:品質管理業務の自動化
企画・RFP作成 (1ヶ月)
期間: 10ヶ月(合計)
チーム: AIWAY (PM, AIエンジニア), A社 (品質管理部、生産技術部)
AI導入の具体的な目標(不良品発見率の向上、検査時間の短縮)を設定し、必要な機能と性能要件を明確化しました。
PoC・データ収集 (3ヶ月)
技術: ディープラーニング (CNN)、転移学習
システム: エッジAIデバイス、高解像度カメラ
既存の画像データと不良品サンプルを収集し、AIモデルの初期学習と概念実証を実施。この段階で、AIWAYの画像認識技術がA社の製品品質管理に適用可能であることを確認しました。
システム開発・AIモデル学習 (4ヶ月)
成功要因: 現場との連携、継続的なデータフィードバック
課題: 初期データセットの不均衡
AIモデルの精度向上とシステム連携を並行して推進。初期データセットの偏りは、データ拡張と合成データ生成で対処し、高い識別精度を実現しました。現場からのフィードバックを元にモデルを繰り返し調整。
全生産ライン導入・運用 (2ヶ月)
解決策: 丁寧な説明会、ハンズオン研修
今後: 他拠点展開、予防保全
エッジAIデバイスを生産ラインに統合し、リアルタイム検査を開始。作業員への導入研修を徹底し、AIが「熟練検査員の補助」として機能することを強調。運用を通じて生産性の向上と品質安定を達成しました。

2. 小売業B社:AIチャットボットによる顧客対応
要件定義・シナリオ設計 (2ヶ月)
期間: 8ヶ月(合計)
チーム: AIWAY (会話AI開発者、NLP専門家), B社 (顧客サービス部、マーケティング部)
顧客からの問い合わせ傾向を分析し、頻出質問や重要度の高い問い合わせに対する主要な会話シナリオを設計。顧客の「困った」を迅速に解決するチャットボットの役割を定義しました。
AI学習データ準備・FAQ連携 (3ヶ月)
技術: 自然言語処理 (NLP)、機械学習
システム: 会話型AIプラットフォーム、既存FAQデータベース
過去の問い合わせログや既存のFAQデータをAIの学習データとして整備。特に顧客の意図を正確に理解するための多様な表現パターンを収集し、高精度なNLPモデルの基盤を築きました。
テスト運用・モデルチューニング (2ヶ月)
成功要因: 顧客データの活用、感情分析機能
課題: 複雑な問い合わせへの対応
一部の顧客を対象にテスト運用を開始し、チャットボットの応答品質と解決率を評価。複雑な問い合わせや多義的な表現に対しては、深層学習モデルをさらにチューニングし、感情分析機能も強化しました。
全チャネル導入 (1ヶ月)
解決策: エスカレーション経路の確立
今後: 商品レコメンデーション、多言語対応
ウェブサイト、SNS、モバイルアプリなど、全ての顧客接点にチャットボットを導入。解決困難なケースでは速やかにオペレーターへエスカレーションする仕組みを構築し、シームレスな顧客体験を提供しました。

3. 医療法人C:患者データ分析による診断支援
データ匿名化・クレンジング (3ヶ月)
期間: 12ヶ月(合計)
チーム: AIWAY (データサイエンティスト、AIエンジニア), 医療法人C (医師、医療情報部)
患者のプライバシー保護を最優先し、膨大なカルテデータや医療画像データを匿名化。AI学習に適した形にクレンジング・標準化を行い、データの質と信頼性を確保しました。
AIモデル開発・初期学習 (4ヶ月)
技術: 医療画像解析、自然言語処理
システム: クラウドベースAIプラットフォーム、医療データベース連携
CT・MRIなどの画像データ解析AIと、電子カルテ内のテキスト情報を読み解くNLPモデルを開発。最新の医療文献データベースと連携し、広範な知識ベースをAIに学習させました。
医師との評価・調整 (3ヶ月)
成功要因: 医師の専門知識との融合、倫理的配慮
課題: 診断ロジックの透明性
開発したAIの診断候補を医師が評価し、その結果を元にモデルを繰り返し調整。AIの判断根拠(診断ロジック)を可視化する技術も導入し、医師が安心して利用できるよう透明性を高めました。
臨床現場での試験運用・導入 (2ヶ月)
解決策: 継続的なモデル改善、医師との協議
今後: 遺伝子情報連携、遠隔医療応用
医師の診断支援ツールとして臨床現場に導入。初期段階ではAIの診断候補を参考にしつつ、医師が最終判断を行うハイブリッド運用を実施。継続的な精度向上と医師からの信頼獲得に努めました。

4. 教育機関D:学習支援AIで個々の生徒をサポート
カリキュラム分析・コンテンツデジタル化 (3ヶ月)
期間: 9ヶ月(合計)
チーム: AIWAY (AI教育専門家、データサイエンティスト), 教育機関D (教員、ICT担当者)
既存の教育カリキュラムと教材を詳細に分析し、デジタルコンテンツ化。生徒の学習履歴や進捗をデータとして収集・分析するための基盤を構築しました。
アダプティブラーニングAI開発 (4ヶ月)
技術: アダプティブラーニング、強化学習
システム: AI学習プラットフォーム、デジタル教材
生徒一人ひとりの学習スタイル、理解度、苦手分野をAIが分析し、最適な問題や解説を動的に生成するアダプティブラーニングAIを開発。強化学習アルゴリズムで、学習効果を最大化するパスを探索。
教員向けトレーニング・パイロット運用 (1ヶ月)
成功要因: 教員との協調、個別最適化された学習
課題: AIへの過度な依存
教員がAIツールを効果的に活用できるよう、操作方法やAIが提供するデータの解釈についてのトレーニングを実施。一部のクラスでパイロット運用を行い、生徒と教員双方からのフィードバックを収集しました。
全生徒への提供開始 (1ヶ月)
解決策: AIは補助、教員の役割を再定義
今後: 進路相談機能、保護者連携
全ての生徒がAI学習支援システムを利用開始。AIはあくまで学習を「支援」するツールであり、教員は生徒のモチベーション管理や対話を通じた深い学びの提供に注力する役割を再定義しました。
お客様の声:AIWAYがもたらす価値
AIWAYを導入されたお客様からは、業務効率化、コスト削減、顧客満足度向上など、多岐にわたる喜びの声が寄せられています。私たちのソリューションがどのように具体的な成果を生み出したか、各業界のリーダーたちからの推薦コメントをご覧ください。
製造業A社:品質管理責任者
「導入前は、手作業による品質検査の限界を感じていました。ヒューマンエラーのリスクや検査時間の長さが課題でしたが、AIWAYの画像認識AIを導入したことで、検査精度が劇的に向上し、検査時間を60%も短縮できました。AIWAYのサポートは非常に丁寧で、私たちの現場に合わせたカスタマイズ提案が決め手でした。今では不良品率も大幅に低減し、生産性向上に大きく貢献しています。」
小売業B社:カスタマーサービス部長
「お客様からの問い合わせが増え、オペレーターの負担は増すばかり。特に夜間や休日の対応が課題でした。AIWAYのチャットボットを導入してからは、顧客応答スピードが従来の3倍になり、24時間365日の自動対応が可能になりました。AIWAYのチームは、私たちのビジネスフローを深く理解し、最適なチャットボット設計を支援してくれました。その結果、オペレーターはより複雑な問い合わせに集中できるようになり、顧客満足度も大きく向上しました。」
医療法人C:院長
「診断の複雑化が進む中で、医師の経験だけに頼ることに限界を感じていました。AIWAYの患者データ分析システムは、過去の膨大な症例や最新の医療情報をAIが分析し、診断を支援してくれる画期的なツールです。AIWAYの専門家チームは、医療データの安全性確保やAIモデルの精度検証に細心の注意を払ってくれました。導入後、診断精度が平均20%向上し、より的確な早期治療介入に繋がっています。医師の負担軽減にも貢献し、感謝しています。」
教育機関D:教務主任
「生徒一人ひとりに合わせた個別指導の実現は、常に私たちの大きな目標でした。しかし、教師の数が限られている中で、すべての生徒の学習進捗を細かく把握し、最適な指導を提供することは困難でした。AIWAYの学習支援AIは、生徒の理解度を正確に分析し、パーソナライズされた学習コンテンツを提案してくれます。AIWAYのサポートは、導入後の教員向け研修まで手厚く、スムーズな移行ができました。生徒たちの学習意欲と理解度が平均25%向上し、教師も本来の教育活動に集中できるようになりました。」
これらの実績は、AIWAYが提供するサービスの品質と効果の証明です。私たちは常にお客様の成功を第一に考え、継続的な改善と革新に取り組んでいます。導入をご検討の際は、ぜひこれらの実績を参考にしていただき、AIWAYがもたらす価値を実感してください。
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