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141件の事例 / 全1942件 定量効果あり

SBSホールディングス

2024

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。

物流事業売上高4,203億円(2024年12月期)
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

S.RIDE

2024

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。

95%の配車成功率、月間乗車100万回突破(2024年7月)、累計300万ダウンロード
物流・運輸 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

コムキャスト(Comcast)

2024

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。

リアルタイムネットワーク需要予測と自動電力調整
IT・通信 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

コルゲート・パーモリブ(Colgate-Palmolive)

2024

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。

14,000人のデータリテラシー研修実施、数十億シナリオの自動最適化
製造業 マーケティング・広告営業支援・販売 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

りそなホールディングス(Data Ignition)

2024

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。

グループ全体のデータドリブン経営を推進
金融・保険 営業支援・販売 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

イベルドローラ(Iberdrola)

2024

イベルドローラはAWSをAIワークロードの優先クラウドプロバイダーに選定し、風力発電所の設計最適化、400カ所の風力発電所の気象予測改善、送配電網のAI最適化を推進している。

再生可能エネルギーサイト全体でエネルギー浪費約25%削減、全世界400風力発電所の気象予測改善
エネルギー・インフラ 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

セフォラ(Sephora / LVMH)

2024

セフォラはRELEX SolutionsのAI駆動需要予測・自動補充ソリューションを35カ国・2,500以上の店舗に導入。在庫回転率の改善と陳腐化リスクの削減を実現しながら、AI肌診断ツールで顧客体験も革新した。

35カ国2,500以上の店舗に展開、肌診断ツールは70,000の医療グレード画像で学習・95%の信頼性
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

キャタピラー(Caterpillar)

2024

キャタピラーは160万台以上の接続資産から16ペタバイトのデータを収集し、AIによる予知保全サービスを提供。2024年には生成AI搭載のサービス推奨エンジンを立ち上げ、顧客のダウンタイム最大30%削減を実現した。

160万台の接続資産、16ペタバイトのデータ、顧客のダウンタイム最大30%削減、メンテナンスコスト最大20%削減
製造業 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

Hacobu(MOVO PSI)

2024

JDSCと協業し、メーカー・卸・小売を跨ぐPSI情報共有サービス「MOVO PSI」を開発。キリンビバレッジで輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減を実現。

キリン:輸送コスト9.1%削減・在庫日数13.2%削減、アサヒ:輸送コスト6.2%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

花王

2024

AIを活用した需要予測で販売予測精度を77%から91%に向上。化粧品の画像データとリリース文章をAIで解析し、廃棄金額25%削減を実現。

販売予測精度77%→91%に向上、予測精度85%向上、廃棄金額25%削減
製造業 需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

三菱重工業

2024

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。

月間廃棄額95%以上削減(数百万円→10万円以下)、予測所要時間40時間→10分、2023年7月に廃棄ゼロ達成
製造業 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

出光興産

2024

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。

配車計画作成時間を25%短縮
エネルギー・インフラ 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

Visa

2024

AI搭載の不正検知スイート「Visa Protect」により2024年だけで400億ドルの不正取引をブロック。深層学習による新たな「Visa Deep Authorization」や即時送金保護ソリューションも展開。

2024年に400億ドルの不正取引をブロック、手動審査25%以上削減、取引の98.7%をAIが自動処理
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

三井住友海上火災保険

2024

dotDataのAI技術を活用した代理店営業支援システム「MS1 Brain」を約3万8,000の代理店に導入。AIスコアリングにより保険のアップセル・クロスセル成約率が従来比2〜3倍に向上。

アップセル・クロスセル成約率が従来比2〜3倍に増加、約3万8,000代理店で展開
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

住友生命

2024

約3万人の営業職員を対象にAI顧客情報管理システムを導入。顧客の意向や状況をAIが高精度に分析し、営業職員の提案活動を支援。Vitalityプログラムとの連携も推進。

約3万人の営業職員が利用、2024年11月25日から運用開始
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

BIPROGY

2024

BIPROGY(旧日本ユニシス)はAI需要予測による自動発注サービス「AI-Order Foresight」をライフコーポレーション全304店舗の生鮮部門に導入。販売実績・気象情報等をAIで分析し、発注数を自動算出することで作業時間と廃棄ロスを削減した。

全304店舗の生鮮部門への導入完了
IT・通信 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

ライフコーポレーション

2024

BIPROGYのAI需要予測サービス「AI-Order Foresight」を全304店舗の生鮮部門に拡大導入。畜産商品で発注時間3〜4割減、廃棄率10ポイント改善を達成。

畜産商品で発注時間3〜4割減、廃棄率10ポイント改善。年間10万時間の作業削減目標
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Octopus Energy

2024

英国発のエネルギー企業が開発したAIプラットフォーム「Kraken」が世界7,000万以上のアカウントに導入。1日150億以上のデータポイントを処理し、顧客対応の40%以上をAIが自動化。86億ドルの評価でスピンオフ。

7,000万以上のアカウント、日次150億データポイント処理、顧客対応40%以上AI自動化、契約年間収益5億ドル超、評価額86億ドル
IT・通信エネルギー・インフラ カスタマーサポート・問い合わせ対応最適化・シミュレーション 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Nubank

2024

ブラジル発の世界最大級デジタルバンキングが、AIデータインテリジェンス企業Hyperplaneを買収しAIファースト戦略を加速。1億人超の顧客基盤に対し、AIによる信用リスク判定・パーソナライゼーションを高度化。

1億人超の顧客基盤、ペタバイト規模の日次データ処理、リスク・回収・マーケティングの各領域でAIモデル活用
金融・保険IT・通信 レコメンド・パーソナライズ不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

トライアルホールディングス

2024

独自開発のリテールAIカメラとセルフレジ機能付き買い物カート「Skip Cart」で次世代型スマートストアを展開。Skip Cartは245店舗・2万台超が稼働し、月間約480万人が利用する世界最大規模のAI小売プラットフォーム。

Skip Cart稼働245店舗・2万台超、月間約480万人利用、2024年3月東証グロース市場上場、売上高7,110億円
小売・流通IT・通信 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ