AI・ビッグデータを活用した需要予測・最適配送ルート計画と、ロボットストレージシステム「オートストア」等の自動化設備を統合した物流DXを推進。2024年の物流事業売上高は4,203億円。

AIを活用した在庫適正化サービスを開発し、杏林堂薬局の物流センターで実証実験を実施。在庫量6〜15%削減とデータ処理・分析業務の月25時間短縮を確認。

クラウド車両管理システム「SmartDrive Fleet」がAIによる安全運転診断機能を提供。10秒ごとのリアルタイム位置追跡と運転行動分析で、企業の車両管理業務をデジタル化。

AIファーストのネットワーク管理システム「Janus」を展開し、トラフィックパターンのリアルタイム監視・需要予測・電力使用の自動調整で通信ネットワーク品質と効率を向上。

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。

保険金・給付金の査定業務にAIを活用し、診断書のOCR読み取りと支払い要否のAI判定を導入。年間数百万件の請求処理において、査定時間の短縮と精度向上を同時に実現。

AIを活用した銀行業務支援ツール「Data Ignition」の提供を開始。データ分析に基づく営業支援や業務効率化を推進し、グループ全体のデータドリブン経営を加速。

欧州PriceHubble社のAI技術を活用した「AI賃料査定機能」を不動産管理会社向けに提供。ワンクリックで客観的な査定結果を算出し、オーナーへのデータドリブンな提案を実現。

AIを活用した需給管理システム「AEMS」を開発し電力事業者に展開。AIによる高精度な電力需給予測で再エネ活用と安定供給の両立を実現。

不動産査定業務にAIを活用し、膨大な取引データから適正価格を瞬時に算出。営業担当者の査定業務を大幅に効率化し、顧客への迅速な提案を実現。

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。

シェルはC3.aiとMicrosoft Azureを活用したAI予知保全プログラムを全世界10,000台以上の機器に展開。非計画ダウンタイムを45%削減し、年間約4億ドルのメンテナンスコスト削減を実現した。

H2O Driverless AIを導入し、倉庫の出荷量予測精度を60%から87%に大幅向上。予測期間も1週間から1ヶ月に延長しながら精度を維持し、要員計画・配置の効率化を実現。

JDSCと共同で物流倉庫の人員配置をAIで最適化するシステム「SAIFOMW」を開発。テスト運用で14%の工数削減余地を発見し、2024年7月から千葉県の3拠点（400人超）で本格運用を開始。

AIとビッグデータを活用した交通管制システムの高度化プロジェクトを推進。AIによる特異渋滞の検知と信号機の自動調整を全国の警察で初めて本格導入。

大阪工場の新設「スピリッツ・リキュール工房」でAIとロボットにより原料作業を自動化。人手による原料取り扱い時間を従来の1/3に削減し、年間約2,000時間の削減を見込む。

IoT共通プラットフォームを活用した「スマートシティたかまつ」を推進。水位・潮位センサーのリアルタイムデータとAI分析を組み合わせた防災対策を構築し、近隣市町との広域連携も実現。

ChatGPTの全庁的な業務活用を推進し、月500時間の業務削減を達成。教育分野ではAI不登校予測モデルの実証を実施し、児童生徒約12,000人のデータ分析で早期支援体制を構築。

AI臨床試験最適化により、AI設計の試験がスケジュール前倒しで完了する傾向を確認。AI選定の治験責任医師はアフリカ系アメリカ人患者の登録が2.7倍多く、多様性のある臨床データ取得を実現。

出光興産はアクセンチュアと共同で、AIと数理最適化を活用したタンクローリー配車計画作成システム「aIDEM」を構築。配車計画作成時間を25%短縮し、年間約3,500万KLの燃料配送を効率化した。