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12件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ファミリーマート

2026

AIを活用した新たな店舗運営支援「AI売場スコアリング」の実証を開始。売場を数値化して分析し、最適な品揃えを推進。

小売・流通 品質管理・検査需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

Panera Bread(パネラ・ブレッド)

2025

米国ファストカジュアルチェーンPanera Breadが、OpenCityのAI音声注文技術「Tori」のテストとMiso Robotics「CookRight Coffee」によるAIコーヒーステーション自動管理を導入。AIが需要を予測し、最適なタイミングでの抽出を指示することで品質向上と業務効率化を実現。

飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応生産管理・設備保全 需要予測・数値予測音声認識・音声合成

REWE Group(レーヴェグループ)

2025

ドイツ大手小売REWE Groupが、Circus社のAI自律調理ロボット「CA-1」をデュッセルドルフのスーパーマーケットに導入。予測モデルで需要を最適化し、食品廃棄を最小化しながら店内での温食提供を実現。さらにTrigo社との連携で欧州最大のコンピュータビジョン型無人決済店舗も運営。

小売・流通飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 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

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

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

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

NEXCO東日本(AI渋滞予知)

2024

NTTドコモと共同でAI渋滞予知サービスを提供。携帯電話のビッグデータとAIを活用して渋滞を予測し、アクアラインか京葉道路かの最速ルートをリアルタイムで判定。

エネルギー・インフラ 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

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

警視庁

2024

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。

30分後の渋滞の長さを40メートル以下の誤差で予測
自治体・公共 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

日本通運(NXグループ)

2024

AI活用による物流現場の最適化に向けた実証実験を開始。販売物流現場でDXを推進し、AIによる精緻な需要予測でサプライチェーンを支援。

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

NTTアグリテクノロジー

2023

NTTアグリテクノロジーは農研機構・NTT東日本と共同で、AIとIoTを活用した遠隔営農支援プロジェクトを秋田県で開始。新規就農者の収量向上を専門家の遠隔指導とデータ分析で実現する。

新規就農者の収量を2〜3t/10aから4t/10aへ向上目標
IT・通信農業・畜産 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