中小の部品メーカーがAIで受注予測を自動化し、在庫ロスを約40％削減。 追加の人員を増やさずに、生産計画と仕入れの精度を上げたことで、キャッシュフローも安定しました。 高知の製造業でも、同じような「少人数・多品種生産」の現場でそのまま応用できるパターンです。

AIが現場写真から進捗を自動判定し、日報・報告書作成時間を約80％削減。 現場監督の残業時間を減らしつつ、「報告の質」はむしろ向上しました。 高知の建設会社でも、まずは日報まわりから試していただきやすいAI活用です。

AIが配送ルートを自動最適化し、燃料費を25％削減。 積載効率の改善により、ドライバーの残業時間も大幅にカットされました。 島しょ部や四国内の幹線・地場配送が多い高知エリア・四国内でも、同様の考え方でルート最適化が可能です。

AIが天気・曜日・イベント情報を組み合わせて「売れる商品」を自動提案。 店舗とECの両方で売れ筋が明確になり、売上が1.8倍に伸びました。 観光客と地元客が混在する高知の商店街や小売・ECでも、 「誰に・何を・いつ出すか」を決めるヒントになります。

AIチャットボットが多言語で観光案内・予約対応を自動化。 スタッフの負担を増やさずに、予約数と客単価を同時に引き上げることに成功しました。 高知でも、インバウンドや県外出張者の問い合わせ対応をAIが肩代わりすることで、 フロント業務をかなり軽くできます。

AIが顧客データを分析し、「いつ・誰に・何を提案するか」を自動で提示。 営業担当の「勘」だけに頼らず、リピート率が約20％向上しました。 士業事務所・コンサル・サロンなど、紹介とリピートで成り立っている高知のサービス業にも相性が良い活用例です。

AIがカルテや記録を自動要約し、記録業務の時間を約50％削減。 その分を利用者・患者様とのコミュニケーションに充てられるようになりました。 高知市内でも人手不足が深刻な医療・介護現場で、「記録まわりだけAIに任せる」という始め方ができます。

AIが生徒一人ひとりの進捗を解析し、レベルに応じた課題を自動生成。 授業準備の時間を減らしつつ、学習効果と満足度を高めています。 学習塾や資格スクールが多い高知でも、「講師の経験＋AIの提案」で指導の質を底上げできます。

AIが気候データと生育状況を解析し、最適な収穫タイミングを自動予測。 収穫率が15％アップし、品質のバラつきも軽減されました。 野菜・果樹・米づくりなど、高知・四国の一次産業でも、 「勘と経験＋AIのデータ」で次の世代に繋げる営農スタイルが見えてきています。