ESP総研レポート：2020年「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」に関する網羅的な調査（公開事例：111枚付き）

【サブタイトル】
～ 当該主要ベンダ・ユーザー・知見者（64社・団体）を中心に、「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」の網羅的な調査を実施、「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」×「業種・分野セグメント別」の徹底探索・抽出・整理
≪合計238件の「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」×全種類（164種類）を網羅的に抽出・整理＆集計・グラフ化≫～

【調査対象】
・「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」分野　全般　

【調査方法】
・弊社専門調査員によるオープンデータの収集ならびに、クローズドデータの収集、プラス弊社内データベースの活用により調査・分析を行った。

【調査＆レポート期間】
・2020年5月1日（調査開始）～2020年5月5日まで網羅的な調査を実施した。その後、レポーティング（コメント集計＆分析）を実施し、2020年5月15日にコメント集計＆分析ならびにグラフ化・コメント化が終了した。

【はじめに】
　2020年がスタートして4ヶ月半が過ぎたが、「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」の網羅的な探索・業種＆分野セグメント別　抽出・整理・レポートに対する期待値や注目度は今まで以上に高まっている。
　ここ（直近）半年の間、どのような業種・分野・セグメントで「ビッグデータ×AI」が導入されているのかといった「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」について網羅的に調査＆レポート化して欲しい！といった声が挙がっている。また、「ビッグデータ×AI」ビジネスを積極的に展開しようと計画しているベンダにとって、今後の新規市場・顧客開拓・営業提案に役立つ（活用価値が高い）ような「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」について、網羅的に深堀調査＆レポート化して欲しい！といった声も高まっている。
　こうした声を受けて、ESP総研では急速に調査ニーズが高まっている“2020年「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」に関する網羅的な調査（公開事例：111枚付き） ” ～当該主要ベンダ・ユーザー・知見者（64社・団体）を中心に、「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」の網羅的な調査を実施、「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」の徹底探索≪合計238件の「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」を抽出・整理＆集計・グラフ化≫～”をレポート化することとなった。
　この調査報告書が「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」（日本国内）に着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【目次】
Ⅰ.総括　編 P1
1）大分類＆集計・分析（合計238件のビッグデータ×AI×ユースケース・事例を集計＆網羅的に体系化）P2
2）企業別×ビッグデータ×AI×ユースケース・事例分野（合計238件）別×マトリックス　集計＆分析＜1.企業・団体　別＞※抽出件数2件以上のみグラフ化 P3
3）企業別×ビッグデータ×AI×ユースケース・事例（合計238件）別×マトリックス　集計＆分析＜2.小分類　別＞ ※抽出件数2件以上のみグラフ化 P4
4）企業別×ビッグデータ×AI×ユースケース・事例（合計238件）別×マトリックス　カウント・数値定義について（解説） P5
5）当該72社・団体（社名・団体名　非公開企業は全部で1社・団体とカウント）における「ビッグデータ×AI」×ユースケース分野＆対象エリア　マトリックス一覧（MAP：俯瞰図） P6
6）「ビッグデータ×AI」ユースケース・事例×ターゲッティング（238件）→【大分類10セグメント】用途・適用分野（可能な限り、出典先も記載した） P54
7）「ビッグデータ×AI」ユースケース・事例ポテンシャル･プレイヤー×マーケティング・マトリックス（64社／部門） P66
Ⅱ.参考資料（付録） 編（111枚） ＊出典企業別×ビッグデータ×AI×ユースケース・事例　代表例 P1
1．小売業・サービス業・飲食業分野　P2
1-1．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×ECサイト（WEBアクセス履歴によるレコメンド）／IPカメラ・防犯カメラを活用した店舗解析・来客分析（店舗の棚画像からの製品位置検出）×JSOL＞ P3
1-2．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×ECサイト（リアルタイムレコメンド）／出店計画最適化／販売需要予測×NTTデータ＞ P4
1-3．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×ECサイト（マッチング（購入などの顧客行動分析））×ソニーネットワークコミュニケーションズ＞ P5
1-4．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×ECサイト（レコメンデーション／・パーソナライズ／情報や商品や評判の検索／評判解析／翻訳／商品やクーポンの検索／商品販売量の予測）×楽天＞ P6
1-5．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×ECブランドにおける商品開発（検索キーワードや書き込みの解析によりブランドのターゲットである子育て中の女性の服装に関するトレンドや悩みを抽出）×ヤフー／三越伊勢丹＞ P7
1-6．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×百貨店のイベント・催事における来場者分析（イベントや催事に合わせ、来場者の性年代の傾向値を可視化、把握する）×クロスロケーションズ／小田急百貨店＞ P8
1-7．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×家電量販店におけるダイナミックプライシング（全店舗を対象に電子棚札とダイナミックプライシングを導入）×ビックカメラ＞ P9
1-8．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×コンビニエンスストアにおけるダイナミックプライシング（電子タグ（RFID）を活用した食品ロス削減のためのダイナミックプライシング）×ローソン＞ P10
1-9．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×ポイントカードの解析による店舗作り・仕入の最適化（コンビニエンスストア）×ローソン＞ P11
1-10．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×次世代スーパーマーケット（スマートレジカート／夜間完全無人化／ダイナミックプライシング）×トライアルカンパニー＞ P12
1-11．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×小売業の会員アプリ（店舗間送客と潜在ニーズの掘り起こしを実現）×ナノコネクト＞ P13
1-12．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×会員マーケティング最適化×日立製作所＞ P14
1-13．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×IPカメラ・防犯カメラを活用した店舗解析・来客分析×フォーグローブ＞ P15
1-14．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×IPカメラ・防犯カメラを活用した店舗解析・来客分析（売場に隠れていた機会と課題を見つけ出す）×一般社団法人リテールAI研究会＞ P16
1-15．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×商圏分析・出店計画最適化（全国のショッピングモールの駐車場の停車台数をカウントし、競合店の売上分析を行う）×アビームコンサルティング＞ P17
1-16．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×商圏分析・出店計画最適化（実店舗集客や競合店比較など、販売プロモーションや出店計画に活かす）×クロスロケーションズ＞ P18
1-17．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×販売需要・商品需要予測（食品スーパー）×NEC＞ P19
1-18．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×顧客嗜好分析×日立製作所＞ P20
1-19．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×ガソリンスタンド（給油所の利用状況や顧客ごとに適した割引サービスを提案するアプリ）×コスモエネルギーホールディングス＞ P21
1-20．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×スポーツ観戦におけるダイナミックプライシング×福岡ソフトバンクホークス＞ P22
1-21．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×スポーツ観戦におけるダイナミックプライシング（需要や市況、天候、個人の嗜好などに関するビッグデータを踏まえて、AIが試合チケットの適正価格を算出する）×ハイテック・システムズ＞ P23
1-22．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×飲食店における来客予測（ファミリーレストラン）×NTTドコモ／サイゼリア＞ P24
1-23．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×飲食店向けリアルタイム売上予測×NTTドコモ＞ P25
1-24．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×回転寿司チェーンの需要予測（ICタグによりレーンに流れる寿司の鮮度や売上状況をリアルタイムで取得・管理）×あきんどスシロー＞ P26
1-25．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜小売業・サービス業・飲食業分野×画像解析によるリアルタイム空席検知（アミューズメント、飲食店、セミナー、イベント）×オプティム＞ P27
2．製造業・建設業・物流業分野　P28
2-1．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×プラント設備の予知保全（操業安定化／付加価値向上）×日鉄ソリューションズ／日鉄エンジニアリング＞ P29
2-2．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×化学プラントにおける配管の劣化予測分析（保全業務の省力化）×日立製作所＞ P30
2-3．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×製造プロセスの改善（不具合歩留まり検知）／機械・設備の安定稼働と動作状況の可視化（設備予防保全）／IoTアフターサービス×NTTデータ＞ P31
2-4．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×製造プロセスの改善（産業用異常検知）／ロボットARM制御・軌道計画／OCR・バーコード検出×アイ・ティ・イノベーション＞ P32
2-5．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×製品の特性予測による製造効率の向上×ソニーネットワークコミュニケーションズ＞ P33
2-6．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×機械・設備の安定稼働と動作状況の可視化×一般社団法人日本電気制御機器工業会／クオリカ＞ P34
2-7．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×機械・設備の安定稼働と動作状況の可視化（故障予防）×ソニーネットワークコミュニケーションズ＞ P35
2-8．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×鍛造機械の稼働分析・遠隔保守×一般社団法人日本電気制御機器工業会／大谷機械製作所＞ P36
2-9．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×保守部品在庫の需要予測・在庫最適化×NEC／NECフィールディング＞ P37
2-10．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×技術調査（製品、技術開発の実践活動の中で、ITに求められる信頼性の高い有益な技術情報の調査を実施）×アイ・ティ・イノベーション＞ P38
2-11．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×概念実証（製品やシステム開発の本番導入に先んじて、小規模なシステムを試験的に構築し、その有効性について調査・検証を行う）×アイ・ティ・イノベーション＞ P39
2-12．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×特許クリアランス調査・侵害調査（研究開発成果、製品を市場に出す際に、他社特許を侵害するなど障害となる特許や実用新案が存在するかどうかを確認するための調査）×アイ・ティ・イノベーション＞ P40
2-13．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×不良品検査の自動化（製品工場のラインで不良品を見極める（リアルタイムな画像処理） ）×JSOL／アラヤ＞　P41
2-14．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×ガラス板検査の省力化×日立製作所＞ P42
2-15．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×デジタル時代の製品開発（自動車産業）×日本IBM＞ P43
2-16．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×自動車生産の販売予測（工場の新車の台数をカウントし、競合の自動車生産台数、販売状況を予測する）×アビームコンサルティング＞ P44
2-17．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×日報からのベストプラクティス抽出×JSOL＞ P45
2-18．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×熟練技術者(匠)の技の継承×日本IBM＞ P46
2-19．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×人員配置の最適化（製造業）／部品持出しの最適化×日立製作所＞ P47
2-20．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×高所作業ロボットによる道路附帯設備の点検支援サービス×中小企業庁＞ P48
2-21．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×インテリジェント物流サービス×内閣府政策統括官＞ P49
2-22．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜製造業・建設業・物流業分野×サプライチェーン全体の最適化（物流業）×Hacobu／ライナロジクス＞ P50
3．ビジネス・企業分野　P51
3-1．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×対面コンサルティング活動の効率化×SREホールディングス／ソニーネットワークコミュニケーションズ＞ P52
3-2．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×訪問営業（成約などの顧客行動解析）／需要予測／リスク推定・査定（デフォルト予測）／テキスト分類（苦情・レポートなどの分類）／コールセンター入電予測（入電数予測）／人事（業績・退職予測）×ソニーネットワークコミュニケーションズ＞ P53
3-3．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×契約者・解約者の傾向分析×JSOL＞ P54
3-4．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×企業業況変化検知×JSOL＞ P55
3-5．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×業績の予実管理×コムチュア＞ P56
3-6．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×新製品の収益予測×コムチュア＞ P57
3-7．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×情報ビジネス（情報に付加価値を見出し、新たなビジネスを展開）×ナノコネクト＞ P58
3-8．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×意味理解AIによるドキュメント検索×NTTデータ＞ P59
3-9．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×従業員の行動データ計測（時間の使い方の可視化／従業員の行動の可視化／会議室の利用状況の可視化）×日立製作所＞ P60
3-10．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×人材採用活動（大量のESを自動的に振り分け、優秀な人材を効果的に見つけられる／人事担当者の業務を大幅に削減）×ソフトバンク＞ P61
3-11．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×人事（評価、教育、キャリアコーチング）×日本IBM＞ P62
3-12．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×パッケージベンダーでのスケジュールサジェスト機能×NTTデータ先端技術＞ P63
3-13．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×グローバルな経営基盤システムの構築×アビームコンサルティング／バンテック＞ P64
3-14．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×グローバル全拠点のITサービスデスク業務×アビームコンサルティング／ワコム＞ P65
3-15．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜ビジネス・企業分野×世界のグループ企業の基幹システム標準化×アビームコンサルティング／花王＞ P66
4．金融業・保険分野　P67
4-1．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×金融商品の需要予測（銀行）×ゼネリックソリューション／宮崎銀行＞ P68
4-2．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×与信・審査精度高度化／不正請求検知・不正取引検知（不正検知）／デジタルマーケティング高度化（金融機関）×NTTデータ＞ P69
4-3．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×与信・審査精度高度化（金融機関における審査業務の情報取得）／WEBページの自動振り分け・情報抽出（金融機関）×NTTデータ先端技術＞ P70
4-4．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×与信・審査精度高度化（取引情報の評価ロジックを最適化／与信システムの再構築）×SMBCコンシューマーファイナンス／アビームコンサルティング＞ P71
4-5．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×不正請求検知・不正取引検知（カード不正利用検知）／為替予測／お問い合わせの分類／セミナー・教育の効果測定×JSOL＞ P72
4-6．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×不正請求検知・不正取引検知（これまでに検知できなかった組織的な不正保険金詐欺グループを視覚的に捉えることが可能）×一般社団法人日本損害保険協会／日本テラデータ＞ P73
4-7．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×不正請求検知・不正取引検知（不正防止）／入電予測の精度向上によるシフト配置の最適化（金融・保険業）×ソニーネットワークコミュニケーションズ＞ P74
4-8．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×不正請求検知・不正取引検知×日立製作所＞ P75
4-9．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×取引履歴分析×日立製作所＞ P76
4-10．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×住宅ローンの引受査定／保険金査定／石油タンク備蓄量検知（投資商品価格分析）／鉄鉱石の平積み在庫量検知×アビームコンサルティング＞ P77
4-11．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×顧客接点の強化（保険業（2400万件の契約データをサービス向上等のために有効活用する））×アフラック保険サービス＞ P78
4-12．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×取引所内のバックオフィス業務の効率化・システム間連携支援×Cloudera／日本取引所グループ／日立製作所＞ P79
4-13．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜金融業・保険分野×取引所内のバックオフィス業務の効率化・システム間連携支援×ソニー損害保険＞ P80
5．WEBサービス・通信分野　P81
5-1．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜WEBサービス・通信分野×類似画像のクラスタリング・分類×アイ・ティ・イノベーション＞ P82
5-2．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜WEBサービス・通信分野×広告配信（利用者の検索ログやSNSなどの行動データから、その利用者が興味を持ちそうな広告を算出し表示する）／メルマガ配信（効率的に集客力を高める）×コムチュア＞ P83
5-3．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜WEBサービス・通信分野×ダイレクトマーケティング・CRM（テレマーケティングのコンタクト率・コンバージョン率を大幅に改善）×ソニーネットワークコミュニケーションズ＞ P84
5-4．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜WEBサービス・通信分野×クロス・アップセル／携帯電話キャリア・WEBサービスにおける離反防止×NTTデータ＞ P85
6．医療・介護分野　P86
6-1．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜医療・介護分野×予防医療（QOLの向上）／医師の診断サポートによる予兆発見／産後うつ・休職の兆候の早期発見×MICIN＞ P87
6-2．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜医療・介護分野×予防医療（画像診断による脳卒中の早期発見）×NEC／公益財団法人 大原記念倉敷中央医療機構＞ P88
6-3．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜医療・介護分野×最適医療（生理・医療データの共有により、どこでも最適な治療を受けることができる）／リアルタイム医療サービス／医療・介護現場でのロボットによる支援／ロボットによる生活支援×電気通信大学＞ P89
6-4．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜医療・介護分野×リアルタイム医療サービス（ウェアラブル端末による健康状態遠隔監視）／高齢者見守り×内閣府政策統括官＞ P90
6-5．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜医療・介護分野×医療画像とシミュレーションの連携／顕微鏡画像の特定箇所カウント×JSOL＞ P91
6-6．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜医療・介護分野×眼底画像の診断支援×オプティム＞ P92
7．交通・自動車分野　P93
7-1．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜交通・自動車分野×コネクテッドカー×富士通＞ P94
7-2．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜交通・自動車分野×AIタクシー（需要予測）×NTTドコモ＞ P95
7-3．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜交通・自動車分野×ドライバーモニタリング（車両・車線・歩行者検知）×アイ・ティ・イノベーション＞ P96
7-4．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜交通・自動車分野×高齢者ドライバー向け安全運転評価サービス×中小企業庁＞ P97
7-5．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜交通・自動車分野×顧客とのエンゲージメントへの活用（自動車）×日本IBM＞ P98
7-6．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜交通・自動車分野×施設情報照会×日立製作所＞ P99
7-7．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜交通・自動車分野×駐車場予約アプリのダイナミックプライシング×akippa＞ P100
7-8．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜交通・自動車分野×シームレスな交通ナビゲーション（MaaS）×内閣府政策統括官＞ P101
7-9．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜交通・自動車分野×鉄道会社における安全性・効率性の向上（20万件以上蓄積された事故や安全に関する気づきを分析／安全マネジメント統合システムによるさらなる安全性向上を目指す）×アビームコンサルティング／西日本旅客鉄道＞ P102
7-10．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜交通・自動車分野×駅に設置したカメラによる安全監視（人・電車・黄色い線（線上ブロック）の解析）×オプティム＞ P103
7-11．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜交通・自動車分野×音声認識を用いた自動応答（航空）×JSOL＞ P104
8．公共・防災分野　P105
8-1．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜公共・防災分野×ユニバーサルな情報アクセス／街区データによる都市マネジメント／都市の新たな産業・サービスの創出／都市環境・温度調節×内閣府政策統括官＞ P106
8-2．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜公共・防災分野×都市計画（交通量をカウントし、都市計画に活用する）／水災による浸水状況把握（復旧活動計画に活用する）×アビームコンサルティング＞ P107
8-3．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜公共・防災分野×チャットによる救急相談「AI救急相談」×NEC／埼玉県＞ P108
8-4．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜公共・防災分野×新型コロナウイルスの感染拡大防止対策×ALBERT＞ P109
8-5．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜公共・防災分野×新型コロナウイルスの感染拡大防止対策（・リアルタイムで正確な感染者数の統計を実現）×JX通信社＞ P110
8-6．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜公共・防災分野×河川の氾濫予測（工場の安定的な運営に貢献）×ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング／ソニーネットワークコミュニケーションズ＞ P111
9．エネルギー分野　P112
9-1．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜エネルギー分野×持続可能なエネルギー網×内閣府政策統括官＞ P113
9-2．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜エネルギー分野×デマンドレスポンス／電力施設・設備予防保全×NTTデータ＞ P114
9-3．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜エネルギー分野×電力施設・設備予防保全（大規模停電の未然防止）×日立製作所＞ P115
9-4．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜エネルギー分野×ドローンによる太陽光パネル点検（ドローンとの連携により太陽光パネルの異常を自動検知する）×データセクション＞ P116
9-5．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜エネルギー分野×フラッキング（油圧破砕法）によるシェールガス・シェールオイルの採掘状況検知／石油タンク備蓄量検知×アビームコンサルティング＞ P117
10．農業分野　P118
10-1．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜農業分野×ドローン映像の解析による病虫害防除・生育管理×オプティム＞ P119
10-2．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜農業分野×農作業スケジュール最適化（気象データや栽培履歴データを基に解析／予測情報の配信）×北海道岩見沢市＞ P120
10-3．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜農業分野×野菜・果物の等級付け×アイ・ティ・イノベーション＞ P121
10-4．ビッグデータ×AI×ユースケース・事例＜農業分野×大豆の生産量モニタリング／米・農産物の生育状況モニタリング×アビームコンサルティング＞ P122
奥付け

【ISBNコード】
ISBN978-4-86567-281-7　C2034

【企画・調査・分析・レポーティング・監修・編集】
1）企画・監修・編集：ESP総研　村岡　正悦
2）調査・分析・レポーティング：ESP総研　田嶋　樹里

【トータル・ページ数（報告書）】
・86ページ　＊別途、公開事例は111枚

【資料名】
『2020年「ビッグデータ×AI×ユースケース（事例）」に関する網羅的な調査（公開事例：111枚付き）』

【頒価】
PDF（CD-R）＊Excel（集計＆加工用 生データ）も添付：本体価格180,000円+税＜※全てカラー＞

【発刊日】
2020年5月15日

【報告書体裁】
A4版　PDF（CD-R）＊Excel（集計＆加工用 生データ）も添付

【ページ数】
86ページ　＊別途、公開事例は111枚

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