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133件の事例 / 全1933件 定量効果あり

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

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

マルイ(スーパーマーケット)

2024

岡山県の食品スーパーが日本IBMのAI需要予測システム「ADF」を全24店舗に導入。来客数予測精度90%超を達成し、発注時間50%削減とロス2.5%削減を実現。

来客数予測精度90%超、発注時間50%削減、ロス2.5%削減、年間216時間の作業時間削減、粗利益90万円増加
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Airbus

2024

AI予知保全プラットフォーム「Skywise」を11,600機以上の航空機に展開。easyJetでは月間44件のフライトキャンセルを回避し、年間1機あたり8.1トンの燃料節約を実現。

11,600機以上が接続、easyJetで月間44件のキャンセル回避、年間1機8.1t燃料節約、40社1,500機が利用
物流・運輸 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

Unilever

2024

AI駆動のサプライチェーン最適化を全社的に推進。1日130億回以上の計算処理で需要予測を行い、Walmart Mexicoとの連携で店頭在庫率98%・売上12%成長を達成。

Walmart Mexico連携で在庫率98%・売上12%成長、AI冷凍庫で小売注文最大30%増、23,000人のAI研修完了
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

リンガーハット

2024

パロアルトインサイトと共同開発したAI需要予測システムを直営全店舗に展開。自動発注アプリとシフト管理アプリにより、食品ロス削減・人件費最適化・店長の事務作業削減を実現。

リンガーハット・濵かつ直営492店舗全店に導入完了、発注業務と食品ロスの削減
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測

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

Daigasエナジー(遠隔AIエネルギーサービス)

2023

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。

省エネ制御と自動VPP制御を商用サービスとして提供
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション