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50件の事例 / 全1942件 定量効果あり

XPO Logistics(XPOロジスティクス)

2025

XPO Logisticsは5億5,000万ドルのデジタルプラットフォーム投資でAI駆動のルート最適化と貨物管理を自動化。5,000台の自律型スマートロボットを北米・欧州の倉庫に展開し、AI動的ルーティングで燃料使用量18%削減。

デジタルプラットフォームに5.5億ドル投資、輸送コスト15%削減、燃料使用量18%削減、配送密度31%向上、労働効率5-7%改善
物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

コスモ石油(内航船配船AI)

2025

ALGO ARTISのAI最適化ソリューション「Optium」を内航船配船計画に導入し、2025年4月から本格運用。年間4,000航海の複雑な配船計画の業務効率を約20%改善し、燃料消費量約5%削減を見込む。

業務効率約20%改善、燃料消費量約5%削減見込み
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

コカ・コーラ ボトラーズジャパン(o9サプライチェーンAI)

2025

AIプラットフォーム「o9デジタルブレイン」を採用し、供給計画の最適化を推進。生産能力・資材・物流制約を考慮した最適計画策定により、コスト最小化とサービス最大化を実現。

国内コカ・コーラ社製品の約90%を生産・供給する規模で供給計画最適化
飲食・食品 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Swiggy(スウィギー)

2025

インド第2位のフードデリバリーSwiggyが、Microsoft FabricのReal-Time Intelligenceを導入。在庫レベルから道路状況までストリーミングデータをリアルタイム分析し、不正なクーポン利用の即時検出や配送ルート最適化を実現。2024年11月にIPOで13.4億ドルを調達。

2024年度受注9.23億件(前年比22%増)
飲食・食品 物流・配送最適化不正検知・リスク管理 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

Ocado(オカド)

2025

英国オンライン食品小売のOcadoが、AIとロボティクスを融合したOn-Grid Robotic Pick(OGRP)システムで2024年に3,000万個以上の商品をピッキング。強化学習と行動クローニングによりロボットが継続的に学習し、生産性を大幅に向上させている。

2024年に3,000万個以上をロボットピッキング
小売・流通 物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

Ahold Delhaize(アホールド・デレーズ)

2025

欧米で食品小売を展開するAhold Delhaizeが、W23 Globalを通じてAIスタートアップのHarmonyaとProtex AIに投資。AIと自動化を物流・配送センターに導入し、2028年までに累計50億ユーロのコスト削減を目標とする。

2028年までに累計50億ユーロの削減目標
小売・流通 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ロス・ストアーズ(Ross Stores)

2025

ロス・ストアーズがAI需要予測・自動補充・サプライチェーン最適化をOracle・Blue Yonderと連携して展開。FY2026に約11億ドルの設備投資でテクノロジー刷新と物流センター自動化を推進。セルフチェックアウトの試験導入も開始。

FY2026設備投資約11億ドル(テクノロジー・物流自動化含む)
小売・流通 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

川崎重工業(AIロボット)

2025

米Dexterityと戦略的提携しAIバンニングロボット「Mech」を共同開発。荷物の大きさ・重量をAIが判断し最適な荷積みを自動化、荷崩れ防止も実現。

8軸アームによる自動荷積み
物流・運輸 物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

三菱ガス化学(配船最適化)

2025

AIを活用した外航メタノール船の配船計画最適化システムを本格運用開始。属人化していた配船計画業務をAIで自動化し、夜間の自動計算で計画策定を完了。

配船計画業務の夜間自動化
製造業 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

コストコ(Costco)

2025

コストコはAIを活用した予測需要予測、動的価格設定、サプライチェーンロジスティクスの最適化をバックエンドで推進。2025年に27〜29の新規倉庫開設を計画し、AIが国際的な在庫管理の複雑性に対応している。

2025年に27〜29の新規倉庫を韓国・スウェーデン含む国際展開
小売・流通 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Walmart

2025

150万人の従業員向けにAI搭載ツールスイートを展開。リアルタイム44言語翻訳やAIタスク管理でシフト計画時間を90分から30分に短縮。会話型AIは週90万人以上が利用。

シフト計画時間90分→30分、会話型AIの週間ユーザー90万人以上・1日300万クエリ以上
小売・流通 社内ナレッジ検索・共有物流・配送最適化 生成AI(テキスト)AIエージェント最適化・シミュレーション

Vale(ヴァーレ)- Capanema自律鉱山

2024

ブラジルの鉱業大手Valeは、Capanema鉱山で全搬送トラックをCaterpillar 789D自律トラックで運用する計画を推進。90km離れたBrucutu制御室から遠隔監視し、尾鉱ダム不使用・自然含水処理のサステナブル鉱山モデルを構築。年間1,500万トンの増産効果。

年間約1,500万トンの鉄鉱石増産、CO2排出年間160トン削減、Caterpillar 789D(194トンクラス)自律トラック全機展開
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

DSV(ディーエスブイ)

2024

デンマークの物流大手DSVは、2024年にDB Schenkerを143億ユーロで買収し世界最大のフォワーダーへ。Panalpina Digital Hubで予測分析・AI・IoT・ブロックチェーン技術を推進し、AIによる需要予測と自律移動ロボットで倉庫業務の効率化を実現。

DB Schenker買収(143億ユーロ)で世界最大のフォワーダーに、労働集約プロセス約20%削減
物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Kuehne+Nagel(キューネ・ナーゲル)

2024

世界最大の航空貨物フォワーダーKuehne+Nagelは、AIとプロセスオートメーションで航空・海上・陸上貨物の統合管理を推進。FreightNetデジタル物流管理システムでオンライン見積り・予約・追跡を自動化。2025年にはAI・ヘルスケア・航空宇宙セクターで市場シェア拡大。

世界最大の航空貨物フォワーダーとしてAI関連セクターで市場シェア拡大
物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 OCR・文書解析最適化・シミュレーション

J.B. Hunt Transport(J.B.ハント)

2024

J.B. Hunt Transportは、デジタル貨物マーケットプレイス「J.B. Hunt 360」でAI・自動化による見積り・予約・追跡の効率化を推進。年間20億ドル超の運送業者貨物取引を処理。2024年にはKodiakと50,000マイル超の自動運転長距離貨物輸送を達成。

年間20億ドル超の運送業者貨物取引、Kodiakと50,000マイル超の自動運転輸送達成、100%定時配達
物流・運輸 物流・配送最適化 AIエージェント最適化・シミュレーション

出光興産(タンクローリー配車AI)

2024

アクセンチュアと共同でAIと最適化モデルを活用したタンクローリー配車計画システムを開発し、12月から本格導入。1日約5,000件のオーダーに対する配車計画作成時間を25%削減。

配車計画作成時間25%削減、1日約5,000件・最大約1,800台のローリー管理
エネルギー・インフラ 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

北陸電力(石炭配船計画AI)

2024

ALGO ARTISの最適化AIソリューション「Optium」を石炭海上輸送の配船計画に導入し、2024年11月から運用開始。船舶状況や発電所の石炭消費シナリオに応じた最適な配船計画を自動作成。

コスト効率の最大化、石炭調達コストの可視化と最適計画作成の迅速化
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

西濃運輸(AIドラレコ解析)

2024

全国188拠点・約1万台にAIドラレコ解析システムを導入。走行映像をAIが解析してドライバーの運転傾向を分析し、安全運転指導の標準化と事故防止を推進。

全188拠点・約1万台に展開、配送時間約20%削減を目標
物流・運輸 品質管理・検査物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

ロジスティード(在庫適正化AI)

2024

AIを活用した物流センターの在庫適正化サービスを開発。杏林堂薬局の物流センターでの実証実験で在庫量6〜15%削減と、担当者のデータ処理業務の月25時間短縮を確認。

在庫量6〜15%削減、担当者のデータ処理業務月25時間短縮
物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

オプティマインド

2024

配送ルート最適化AI「Loogia」を開発・提供し、西濃運輸との共同実証実験で約20%の配達時間削減を目指す。1000万回分の走行データをAIが分析し、最適な配送ルートを自動算出する。

約20%の配達時間削減目標、40以上の現場制約を考慮した最適ルート算出
物流・運輸IT・通信 物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション