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77件の事例 / 全1942件 定量効果あり

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

ファームノート

2025

AIが酪農経営を変革するプラットフォーム「Farmnote Cloud Platform V3」を発表。AIによる収益性シミュレーション・業務自動組立で「自律型牧場経営」を実現。契約頭数37万頭(日本の乳用牛の約10%)。

契約頭数37万頭(日本の乳用牛の約10%)、ウェアラブルデバイス総出荷18万台、ゲノム検査国内シェア50%
農業・畜産 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測AIエージェント異常検知・予兆検知

Starbucks

2025

生成AI搭載の従業員支援ツール「Green Dot Assist」を35店舗でパイロット導入。AIがレシピや業務手順にリアルタイム回答するほか、在庫カウント頻度を8倍に向上させるAI画像認識も導入。

在庫カウント頻度8倍向上、35店舗でパイロット
小売・流通飲食・食品 需要予測・在庫管理社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査

ファミリーマート

2025

AIを活用した新発注システム「AIレコメンド発注」を全国500店舗で運用開始。店舗の業務効率化と販売機会の最大化を実現。

全国500店舗で運用開始
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

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

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

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

九州電力(石炭受払計画AI)

2024

石炭の受払計画を自動作成するAIシステムを苓北発電所・松浦発電所に導入。計画策定にかかる時間を年間で4分の1に短縮し、Microsoft 365 Copilotも全グループ1万人に展開。

計画策定時間を年間4分の1に短縮、Copilot導入で最大13.2%の時間削減
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 生成AI(テキスト)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

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

ヤマエ久野(AI需要予測自動発注)

2024

日立と協創し、食品卸の汎用倉庫にAI需要予測自動発注システムを導入。発注業務時間を約50%(約3時間→約1.5時間)削減。スポット特売や配送条件にも対応する高度な機能を搭載。

発注業務時間約50%削減(約3時間→約1.5時間)
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

中部薬品(AI需要予測自動発注)

2024

バローグループの中部薬品(V・drug)全400店舗に日立システムズのAI需要予測型自動発注システムを導入。発注作業時間を週約600時間削減し、日配品の自動発注率を従来比160%に向上。

発注作業時間を週約600時間削減、自動発注率を全体で従来比115%、日配品で160%に向上
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

バローホールディングス(AI自動発注)

2024

ソフトバンクの需要予測サービス「サキミル」を活用し、スーパーマーケットバローの惣菜部門でAI自動発注を開始。利益約5%増加と発注作業時間27%削減を確認。

利益約5%増加、発注作業時間27%削減、76店舗で本格稼働
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

トライアルホールディングス(リテールAIカメラ)

2024

独自開発のリテールAIカメラを国内208店舗に約19,500台導入。欠品検知・商品識別・購買行動分析を行い、自動値下げシステムも実現。月間約400万人が利用。

国内208店舗に約19,500台導入、月間約400万人利用
小売・流通 マーケティング・広告需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

鳥取県(スマート農業梨栽培実証)

2024

鳥取県中部地区でNTT西日本や地域パートナーとスマート農業の社会実装に向けた共同実証を実施。気象データを活用した病害虫予測・抑制とデジタル営農記録の作成により、梨の生産拡大と作業効率化を推進。

梨の病害虫予測精度向上、デジタル営農記録の自動化
農業・畜産 品質管理・検査需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

Darden Restaurants(ダーデン・レストランツ)

2024

米国最大のフルサービスレストラン企業Darden(Olive Garden、LongHorn Steakhouse等)がAIを多角的に活用。AIチャットボットによるカスタマーサービス、予測分析による在庫管理、パーソナライズドマーケティング、従業員スケジューリング最適化を推進。Uber Eatsでの全国配送拡大にもAIを活用。

飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測チャットボット・対話AIレコメンド・パーソナライズ

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

AES

2024

Andrew NgのAI FundとAI駆動型エネルギーソリューション開発で戦略提携。独自のFarseer AI発電予測・AMART市場自動化プログラムで初年度340万ドル、2023年に550万ドルの収益を創出し、再エネ・蓄電池管理の最適化を推進。

Farseer/AMARTプログラムで初年度340万ドル、2023年550万ドル、2024年800万ドル見込み
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

イズミ

2024

「ゆめタウン」を展開するイズミはAI需要予測型自動発注やセミセルフレジを導入し、1人当たりの生産性向上と食品ロス削減を推進。DXによる店舗運営の高度化を加速。

1人当たり生産性向上、食品ロス削減に貢献
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測