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141件の事例 / 全1942件 定量効果あり

Block(Square)

2025

Square AIをビジネスオーナー向けに展開し、天候・イベント・ニュース等の外部データと売上データを統合分析。ダッシュボードのカスタマイズ機能や音声対応も実装し、約100時間の作業時間削減を報告。

約100時間の作業時間削減(ユーザー報告)、収益性向上を実現
金融・保険IT・通信 営業支援・販売需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

atama plus

2025

AI個別最適化学習教材「atama+」を全国4,500校以上に展開し、フランチャイズ塾「atama+塾」の全国展開を開始。累計7億回以上の回答データでAIの推薦精度を向上。KDDIグループ・イーオンとも提携。

全国47都道府県4,500校以上に導入、累計7億回以上の回答データ、KDDI/イーオンが40校舎展開
教育 レコメンド・パーソナライズ 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

ファームノート

2025

AIが酪農経営を変革するプラットフォーム「Farmnote Cloud Platform V3」を発表。AIによる収益性シミュレーション・業務自動組立で「自律型牧場経営」を実現。契約頭数37万頭(日本の乳用牛の約10%)。

契約頭数37万頭(日本の乳用牛の約10%)、ウェアラブルデバイス総出荷18万台、ゲノム検査国内シェア50%
農業・畜産 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エージェント異常検知・予兆検知

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

CMA CGM(CMA CGM)

2024

フランスの海運大手CMA CGMは、Googleとの戦略提携とMistral AIへの1億ユーロ投資で、海上ルート最適化・コンテナ配置・需要予測にAIを全面導入。物流子会社CEVAもGoogleのAI技術でスマート倉庫管理を展開。

Mistral AIに1億ユーロの5年戦略投資、年間3,000人のAI人材育成
物流・運輸 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Fluence Energy(フルーエンスエナジー)

2024

SiemensとAESの合弁会社Fluence Energyは、AIベースのエネルギー管理プラットフォームNispera/Mosaicで蓄電システムのリアルタイム最適化と予測分析を実施。2024年に初の黒字化を達成。

2024年に初の黒字化(ROA 10%)、2024 Power Technology Excellence Awards受賞
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

Cummins(カミンズ)

2024

米国のエンジン大手Cumminsは、エンジンセンサーデータのAI分析による予知保全と、AI画像認識による製造品質検査を導入。需要予測AIでサプライチェーンの在庫管理と物流も最適化。

エンジン故障の事前予測による計画外停止の削減
製造業 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

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

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

アサヒ飲料(AI新商品需要予測)

2024

AIを活用した新商品の需要予測システムを検証し、年間3億円の削減効果を試算。発売5週間前で3〜4割、発売翌日で4割の商品でAI予測が既存手法を上回る精度を達成。

年間3億円の削減効果を試算、発売前段階でAI予測が既存手法を上回る精度
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ニチレイ・アイス(AIサプライチェーン最適化)

2024

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。

サプライチェーン計画業務の一体最適化を実現
飲食・食品 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

JR西日本フードサービスネット(HANZO AI自動発注)

2024

駅ナカ飲食店「麺家」「デリカフェ」34店舗にAI自動発注サービス「HANZO」を導入。発注の精度ばらつきと紙ベースの非効率な業務フローを改善。

34店舗で発注時間短縮、食材ロス軽減
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

どうとんぼり神座(HANZO AI自動発注)

2024

ラーメンチェーン「どうとんぼり神座」の84店舗にAI需要予測型自動発注サービス「HANZO」を導入。191品目の自動発注により年間15,000時間超の発注業務を90%削減へ。

年間15,000時間超の発注業務を90%削減目標、84店舗・191品目を自動発注
飲食・食品 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

マルイ(AI需要予測全店導入)

2024

日本IBMのAI需要予測を活用し、客数予測精度90%超を達成。発注時間50%削減と廃棄ロス2.5%削減を実証し、全店舗への正式導入を決定。

客数予測精度90%超、発注時間50%削減、廃棄ロス2.5%削減
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ライフコーポレーション(AI-Order Foresight生鮮拡大)

2024

BIPROGYと共同開発したAI需要予測自動発注サービス「AI-Order Foresight」を生鮮部門に拡大適用。全304店舗で3週間先までの発注数を自動提案し、年間40万時間の発注作業を半減。

年間40万時間の発注作業を半減、自動算出期間を5日間から3週間に拡大
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Coupang(クーパン)- AIファクトリー

2024

韓国最大のECプラットフォームCoupangが、NVIDIAのDGX SuperPOD上にCoupang Intelligent Cloud(CIC)を構築し、EC物流のAI革新を推進。GPU利用率を65%から95%に向上させ、2022〜2024年にAI・先端技術に30億ドル以上を投資。2024年の売上は約277億ドル。

GPU利用率65%→95%向上、AI投資30億ドル以上(2022〜2024年)
小売・流通 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

Darden Restaurants(ダーデン・レストランツ)

2024

米国最大のフルサービスレストラン企業Darden(Olive Garden、LongHorn Steakhouse等)がAIを多角的に活用。AIチャットボットによるカスタマーサービス、予測分析による在庫管理、パーソナライズドマーケティング、従業員スケジューリング最適化を推進。Uber Eatsでの全国配送拡大にもAIを活用。

飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測チャットボット・対話AIレコメンド・パーソナライズ