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140件の事例 / 全1942件 定量効果あり

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

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

Hapag-Lloyd(ハパックロイド)

2024

ドイツの海運大手Hapag-Lloydは、160万台のドライコンテナ全てにIoTスマートデバイスを搭載する世界唯一の完全デジタル化船社を目指し、150万台以上を装着済み。生成AIアシスタント「Haapi」でAPI管理ワークフローを96%改善。

150万台以上のIoTスマートコンテナ装着、Haapiでワークフロー96%改善、定時配達率80%目標(Strategy 2030)
物流・運輸 物流・配送最適化 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

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

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

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

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

Chubb(チャブ)

2024

世界最大の上場保険会社が54カ国でAIを活用した引受・請求・不正検知を展開。AI画像認識による損害査定とMLベースのリスク評価で、保険業務のデジタル変革を推進。

54カ国で事業展開、世界最大の上場保険会社
金融・保険 品質管理・検査不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

AIA Group(AIAグループ)

2024

アジア太平洋最大の保険会社がAIA Digital+を設立し、中国・マレーシア・フィリピンにAI開発拠点を展開。AIで営業員の生産性向上と保険金請求プロセスを改善。

Fortune Fintech Innovators Asia 2024に選出、アジア太平洋最大の保険会社
金融・保険 営業支援・販売経理・財務・法務 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

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