兵庫県立リハビリテーション中央病院
兵庫県立リハビリテーション中央病院がAmazon Bedrockでリハビリのスケジュール作成を自動化。60%の自動化を実現し、月あたり約36単位(約88,200円)の増収を見込む。
北海道電力(Enerista蓄電池AI)
AIを活用した系統用蓄電池の需給管理サービス「Enerista」を開始。蓄電池の充放電をAIが最適制御し、再生可能エネルギーの出力変動を平準化して電力系統の安定化に貢献。
新菱冷熱工業
地域冷暖房施設向けにAIによる翌日最適運転計画を自動立案するシステム「S-pAilot」を開発。気象予報からの熱需要予測により従来比CO2排出量11%削減を達成。
GA technologies(RENOSY別事例)
AI不動産投資サービス「RENOSY」が「ネット不動産投資」から「AI不動産投資」へ転換するテクノロジー戦略を策定。年間10万件の顧客面談のAI自動要約や収益法AIによる物件査定を導入し、コア事業利益率20%を目指す。
日本郵船
MTI・グリッドと共同で自動車専用船の配船計画をAIで自動化・最適化するシステムを開発し、2025年7月から本格運用を開始。数カ月先までの最大数百万通りの配船を10分程度で試算し、最適な計画を作成。
ニチレイ・アイス(AIサプライチェーン最適化)
日立のAIを活用し、ニチレイフーズグループのニチレイ・アイスにサプライチェーン計画業務を最適化するシステムを導入。需要予測から生産・物流計画までの一体最適化を実現。
ローソン(未来のコンビニ)
三菱商事・KDDIと連携し「未来のコンビニ」への変革を開始。AI属性検知による嗜好データ解析で個別商品提案を実現し、2030年度までに店舗作業30%削減を目指す。
NewDays
JR東日本の駅ナカコンビニ「NewDays」はTOUCH TO GOの無人決済システム「TTG-SENSE」を導入し、スキャンレス決済を実現。約80%の省人化と営業時間の大幅延長を達成した。
ダイフク(物流完全無人化構想)
マテリアルハンドリング世界シェアNo.1のダイフクが、2030年までに「物流の完全無人化」を目指す長期ビジョンを策定。AIを活用したビークルの最適ルート探索と効率的な運行を実現し、半導体工場向け搬送システムでの展開を推進。
酒井重工業
JIG-SAWと共同で道路舗装用ロードローラーの自動運転システム「ARMs」を開発し、2024年10月に受注を開始。大林組、清水建設、大成建設など大手ゼネコン6社が開発プロジェクトに参画する業界標準機を目指す。
福岡ソフトバンクホークス(AIチケット)
AIダイナミックプライシングを活用した「AIチケット」を導入。需要データに基づきチケット価格を自動変動させ、360度3Dマップビューで座席選択を可能に。球場運営の収益最大化を実現。
日本瓦斯(ニチガス)
AIを活用したガスボンベ配送計画の最適化とデジタルツインシステム「ニチガスツイン on DL」を運用。検針・配送・開閉栓で各数億円のコスト削減を実現。
S.RIDE
AI需要予測による日時指定配車で95%の配車成功率を実現。2024年にはアプリ配車専用タクシーの運行開始やモビリティデータサービスの事業化など、AI活用領域を拡大。
Arithmer(アリスマー)
東大数理科学研究科発のAIスタートアップが、3D計測AIで保険損害査定の期間を30日から約3日に短縮。オーダースーツの自動採寸では売上7倍増を達成。
三菱重工業
Google CloudのVertex AIを活用し、航空機製造におけるシール材料の需要予測を最適化。月間廃棄額を95%以上削減し、2023年7月には廃棄ゼロを達成。
出光興産
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。
Daigasエナジー(遠隔AIエネルギーサービス)
クラウド型遠隔AIエネルギーマネジメントシステム「Energy Brain」を用いた省エネ制御・VPP制御サービスを商用展開。気象予測・需要予測・電力料金情報をAIが統合分析し負荷設備を遠隔自動制御。
東京電力エナジーパートナー(AIエネルギーマネジメント)
AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム(EMS)を開発。複合型エネルギー設備の運転をAIが最適化し、電力・熱需要を30分周期で高精度に予測してコスト最小化を実現。
サンリオピューロランド
シンプレクスが構築した動員予測AIシステムを導入。機械学習を用いて来場者数を予測し、スタッフ配置やアトラクション運営の最適化を実現。テーマパーク運営の効率化とゲスト体験向上を両立。
東京電力エナジーパートナー
AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム(EMS)を開発。電力・熱の需要を30分周期で高精度予測し、コジェネレーション設備の運転計画を自動最適化。