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15件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ニコン(データ・AI活用DX)

2025

ジールの支援によりAzure DatabricksとAzure OpenAIを活用したデータ・AI活用を推進。事業部門の79%が業務改善を実感するDX成果を達成。

事業部門の79%が業務改善を実感
製造業 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

プロクター・アンド・ギャンブル(Procter & Gamble)

2025

AI駆動の在庫最適化で欠品率15%削減を達成。従業員のAI活用で個人パフォーマンス37%向上、チーム成果39%向上を確認。全社的な「建設的破壊」戦略のもとAIを推進。

欠品率15%削減、AI利用者の個人パフォーマンス37%向上、チーム成果39%向上
製造業 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

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

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

横浜ゴム(AIタイヤ設計)

2024

dotDataのAIプラットフォームを導入し、「人とAIの協奏」をコンセプトにタイヤの性能と開発・製造プロセスの改善に活用。試作評価データの分析で設計精度を向上。

タイヤ性能と安定性の段階的向上
製造業 品質管理・検査設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

コルゲート・パーモリブ(Colgate-Palmolive)

2024

AI/MLを活用した収益成長管理(RGM)で数十億のデータポイントから価格・プロモーション最適化を自動化。14,000人のデータリテラシー研修と全社AI基礎研修を実施。

14,000人のデータリテラシー研修実施、数十億シナリオの自動最適化
製造業 マーケティング・広告営業支援・販売 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

セイコーエプソン(CAE×AI検証)

2024

製品設計のCAE(コンピューター支援設計)作業にAI技術を適用検証。過去データのパターン分析とAI活用により、設計初期段階から最適な解析条件を設定可能に。

設計初期段階での最適条件設定を実現
製造業 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

Schneider Electric

2024

AIを活用したエネルギー管理・サステナビリティソリューションを発表。NVIDIAと共同開発した132kW/ラック対応のAIデータセンター設計や、AI駆動のHVACエネルギー効率化システムを展開。

NVIDIA GB200 NVL72チップ対応の132kW/ラック高密度AI対応設計、AI駆動HVAC効率化
製造業エネルギー・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

旭化成

2024

全従業員約4万人のデジタル人材化を掲げ、生成AIを全社展開。新規用途探索AIで6,000以上の用途候補を考案し、DXによる営業増益効果は年間28億円以上を達成。

DXによる営業増益効果年間28億円以上、月間2,157時間短縮、4万人デジタル人材化
製造業 文書作成・レポート生成設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

ダイキン工業

2024

AIによる熱負荷予測を活用したリモート自動省エネ制御サービスを開始。空調の消費電力を最大約20%削減しつつ快適性を維持。

消費電力を最大約20%削減
製造業 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

住友化学

2023

マテリアルズインフォマティクスで材料開発時間を従来の10分の1に短縮。さらに全従業員約6,500名向けに社内生成AIサービス「ChatSCC」を開発し、全社的なAI活用を推進。

材料開発時間を従来の10分の1に短縮、全従業員約6,500名にChatSCC提供
製造業 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

花王

2022

花王はAIを活用した需要予測モデルにより販売予測精度を77%から91%に向上。市場情報・広告情報・SNS情報・気象情報など多変量データをマシンラーニングで分析し、廃棄25%削減に貢献した。

販売予測精度77%から91%に向上、廃棄25%削減
製造業 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測

旭鉄工

2021

トヨタ系自動車部品メーカーがIoTとAIを活用した製造改善を推進。100の製造ラインで平均43%の生産性向上を達成し、年間4億円以上の労務費削減を実現。自社ノウハウを外販するスマートサービスも展開。

100ラインで平均43%生産性向上(最大280%)、年間労務費4億円以上削減(31億→27億円)、年間4万時間の労働時間低減
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・数値予測異常検知・予兆検知