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46件の事例 / 全1942件 定量効果あり

Luup

2025

電動マイクロモビリティのシェアリングを手がけるLuupが全従業員にGemini Enterpriseを導入。ポート設置計画・需要予測・メンテナンスなど多岐にわたる業務をAIエージェントが支援している。

全従業員に導入し、ポート設置計画・需要予測・メンテナンスなど多岐にわたる業務をAIエージェントが支援。
物流・運輸 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測AIエージェント

General Mills

2025

食品大手ゼネラル・ミルズが従業員に生成AIモデルへの安全なアクセスとデータ分析環境を提供し、1億ドル以上のコスト削減を実現した。

1億ドル以上のコスト削減。
飲食・食品 最適化・シミュレーション社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

Generali(ジェネラリ)

2025

欧州保険大手がMITと提携しAI保険技術を共同研究。2022-24年にデジタル・技術に4.43億ユーロを投資し、生成AI「GlobalTracer」で多国籍保険プログラム管理を自動化。

デジタル・技術投資4.43億ユーロ(2022-24年)、AIプロジェクトが運営コスト比率の8.2%、ROE14.5%
金融・保険 最適化・シミュレーション経理・財務・法務 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

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

Wingstop(ウィングストップ)

2025

米国チキンウィング専門チェーンWingstopが、AI搭載スマートキッチン技術を全米全店舗に導入完了。50%の店舗で待ち時間を10分に短縮し、従来の半分に。約30店舗でのテストを経て12ヶ月で全店展開を達成した。

50%の店舗で待ち時間10分(従来の半分)に短縮
飲食・食品 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ユナイテッド・オーバーシーズ銀行(UOB)

2025

AI駆動型ポートフォリオ最適化ソリューションにより法人銀行収益が前年比5%以上増加。ATM現金補充のAI最適化で補充トリップを33%削減し、AI信用判断で業界賞を受賞。

法人銀行収益前年比5%以上増、ATM補充トリップ33%削減
金融・保険 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ダイダン

2025

AIを活用した空調の予冷予熱制御技術を開発し、北陸支店・新潟支店で効果検証を開始。施設管理負荷の低減および快適性向上に貢献する空調制御を実現。

施設管理負荷の低減と快適性向上の両立
建設・不動産 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ユナイテッド航空(United Airlines)

2025

AI搭載の接続便ファインダー「ConnectionSaver」を実装し、遅延・混乱をより正確に予測することで、乗り継ぎ失敗によるフライトキャンセルを削減。運航全体のAI活用を拡大中。

フライトキャンセル削減、年間報告書でAI活用を詳述
物流・運輸 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

GA technologies(RENOSY別事例)

2025

AI不動産投資サービス「RENOSY」が「ネット不動産投資」から「AI不動産投資」へ転換するテクノロジー戦略を策定。年間10万件の顧客面談のAI自動要約や収益法AIによる物件査定を導入し、コア事業利益率20%を目指す。

年間数千万円のコスト削減見込み、コア事業利益率20%目標
建設・不動産 最適化・シミュレーション営業支援・販売 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

GEヴァーノバ(GE Vernova)

2025

GEヴァーノバはAIによるインテリジェント電力グリッドに関する2本のホワイトペーパーを発表。GridOS Data Fabricで複数システムのデータを統合し、段階的な自動化アプローチで電力網の知能化を推進している。

2024年に71GWのグリッド対応容量を稼働、70以上の電力会社が参加
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

BlackRock

2025

AI投資プラットフォーム「Aladdin」にAladdin Copilotを搭載し約13万ユーザーに提供。約25兆ドルの資産を管理する基盤上で、自然言語によるポートフォリオ分析とコメンタリー自動生成を実現。

約25兆ドルの資産を管理、約13万ユーザー、技術サービスACV30%成長
金融・保険 最適化・シミュレーション文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

ヤマハ発動機

2025

精密農業を新たな成長事業に位置づけ、AIデータ解析のThe Yield社(豪州)とロボティクスのRobotics Plus社(NZ)を買収。米国に統括新会社「Yamaha Agriculture」を設立。

豪州・NZの2社を買収、米国に新会社設立、精密農業を将来のコア事業に位置づけ
製造業農業・畜産 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

オプティム(OPTiM)

2025

AIドローンによる「ピンポイントタイム散布サービス」を全国展開し、26府県133市町村・約26,000ヘクタールの農地で利用。AI適期散布により品質を平均約60%向上させ、スマート農業のインフラを構築。

26府県133市町村・約26,000ha・約11万圃場で導入、品質平均約60%向上、継続利用意向94%以上
IT・通信農業・畜産 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Glencore(グレンコア)

2024

世界最大級の資源商社Glencoreは、CSA銅鉱山でAI駆動の鉱物検出・自動化採掘を導入。コモディティ取引ではアルゴリズム取引がQ4 2024の小麦先物利益の約45%を占め、AIベースのメンテナンス投資で設備稼働率を向上。

Q4 2024小麦先物利益の約45%がアルゴリズム取引、2024年総収入約2,309億ドル
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Neste(ネステ)

2024

フィンランドの再生可能燃料大手Nesteは、AI駆動の予測モデルでグローバル原料調達のコストとカーボン強度を最適化。シンガポール拠点の16億ユーロ拡張で再生可能燃料のアジア太平洋生産能力を倍増。

シンガポール拡張(16億ユーロ)でアジア太平洋生産能力倍増、再生可能製品販売量約390万トン(2024年)
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Linde plc(リンデ)

2024

産業ガス世界最大手Lindeは、空気分離装置(ASU)フリート全体にML最適化を展開し、オフピーク時のコスト最小化のために生産スケジュールを動的に調整。2024年に64の新規プラント建設を含む59件の長期契約を締結。

2024年営業利益率29.5%(前年比190bp改善)、2024年に64プラント建設を含む59件の長期契約締結
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Freeport-McMoRan(フリーポート・マクモラン)

2024

世界最大の銅生産企業Freeport-McMoRanは、McKinseyと連携しAIモデルでミル処理設定を1時間ごとに最適化。鉱石種別に応じた動的調整により銅生産量を5-10%増産し、年間9万トン相当の増産効果を見込む。

銅生産量5-10%増産、年間約9万トン相当の増産効果、Cerro Verde鉱山(Bagdad鉱山の5倍規模)にも展開
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Nucor(ニューコア)

2024

Nucorは米国最大の鉄鋼メーカーとして、AIを活用した鋼材混合最適化と品質予測を実施。Delta BravoのAIプラットフォームにより、リサイクル原料と新規原料の最適ブレンドを予測し、品質を維持しながらコスト削減と省エネを実現。

特定工程の人的作業時間約80%削減
製造業 最適化・シミュレーション品質管理・検査 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

北海道電力(ReNom Power)

2024

グリッドと共同で火力・水力需給計画最適化システム「ReNom Power」のAIエンジンを開発。火力発電の需給計画最適化で月間約6億円の燃料費削減効果を確認。

月間約6億円の燃料費削減効果(火力発電)
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

リーウェイズ(Gate. AI不動産査定)

2024

5.5億件の不動産取引データとAIを活用した不動産価値分析クラウド「Gate.」を550社に提供。賃料予測の誤差率4.98%、最長50年先の将来価値を分析可能。

550社導入、賃料予測誤差率4.98%、5.5億件のデータ
建設・不動産 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測