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23件の事例 / 全1942件 定量効果あり

イリノイ・ツール・ワークス(Illinois Tool Works)

2025

ITWがAIロボティクス、AIコンピュータビジョン品質検査、AI需要予測、AI予知保全を分散型事業モデルの各ニッチセグメントに導入。80/20運営モデルを活かし、数百の高付加価値ニッチ市場でのAI活用を推進。

80/20モデルに基づく数百のニッチ市場でのAI適用
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

パーカー・ハネフィン(Parker Hannifin)

2025

パーカー・ハネフィンがAI予知保全でIoTセンサーとAI分析を統合し、機器故障の事前検知を実現。AIコンピュータビジョンによる品質検査で誤検知率70%削減。FY2019→2024で売上143億→199億ドルに成長。

品質検査の誤検知率70%削減、売上FY2024で199億ドル(過去最高)、調整後EPS FY2024で25.44ドル(FY2019比2倍超)
製造業 品質管理・検査生産管理・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

プロクター・アンド・ギャンブル(Procter & Gamble)

2025

AI駆動の在庫最適化で欠品率15%削減を達成。従業員のAI活用で個人パフォーマンス37%向上、チーム成果39%向上を確認。全社的な「建設的破壊」戦略のもとAIを推進。

欠品率15%削減、AI利用者の個人パフォーマンス37%向上、チーム成果39%向上
製造業 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

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

日立建機

2024

サービスソリューション「ConSite」にAI予兆検知を搭載し、建設機械の遠隔故障診断サービスを強化。センシングによる故障予兆検知率約90%を目標。

故障予兆検知率約90%を目標
製造業建設・不動産 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・数値予測異常検知・予兆検知

三浦工業

2024

産業用ボイラーのIoT遠隔監視サービス「MEIS CLOUD」にAI予知保全機能を追加。KDDIとの協業によりIoTデータとAIを組み合わせた故障予知サービスを展開。

国内ボイラー市場シェア約40%をベースにIoT予知保全を展開
製造業 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・数値予測異常検知・予兆検知

高知県(IoPクラウドSAWACHI)

2024

高知県が産学官連携でIoP(Internet of Plants)プロジェクトを推進。IoPクラウド「SAWACHI」でナス・ピーマン等の施設園芸データを一元管理し、約1,150農家が活用。環境制御技術の導入率は主要品目で約60%に到達。

約1,150農家が利用、主要品目の環境制御技術導入率約60%
農業・畜産自治体・公共 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

ドミニオン・エナジー(Dominion Energy)

2024

AI予知保全・グリッド最適化・需要予測で電力網の効率を向上。バージニア州を中心に数百のAIデータセンターに電力を供給し、年間5.5%の需要成長に対応するため2024年に123件の送電プロジェクトを完了。2039年までに電力需要倍増を見込む統合資源計画を策定。

2024年上半期に123件の送電プロジェクト完了、約90マイルの送電線新設・再建、13の新変電所
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・数値予測異常検知・予兆検知

JAXA(宇宙航空研究開発機構)

2024

JR西日本のAI機器故障予測技術を宇宙機保全に応用するJ-SPARCプロジェクトを推進。SKY Perfect JSATの30基以上の衛星テレメトリデータでAI検証を行い、従来手法では困難な衛星故障の予兆検知を実現。

30基以上の静止衛星データでAI検証
自治体・公共 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

エンジー(ENGIE)

2024

AI駆動型再エネ発電予測モデルで予測実行時間を90%短縮し、リアルタイムでの需給バランス調整を実現。ビル向けAIエネルギー管理「Vertuoz Control」でCO2排出削減と快適性向上を両立し、2024年に85件のPPAを締結。

予測実行時間90%短縮、2024年に5大陸で85件のPPA締結
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

くら寿司

2024

くら寿司はAIカメラによる迷惑行為防止と、AI・IoT技術を活用した「スマート養殖」を展開。AI給餌で給餌量2割削減・飼料代1割削減を実現し、持続可能な水産業を推進。

給餌量2割削減、飼料代1割削減、全532店舗にAIカメラ導入
飲食・食品 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

シェル(Shell)

2024

シェルはC3.aiとMicrosoft Azureを活用したAI予知保全プログラムを全世界10,000台以上の機器に展開。非計画ダウンタイムを45%削減し、年間約4億ドルのメンテナンスコスト削減を実現した。

非計画ダウンタイム45%削減、メンテナンスコスト年間約4億ドル削減、設備稼働率93%→98%向上
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

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

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

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

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

トリドールホールディングス(丸亀製麺AI需要予測)

2023

富士通のAI需要予測サービス「ODMA需要予測SaaS」を丸亀製麺の国内全823店舗に採用。店舗ごとの日別・時間帯別の客数・販売数を予測し、発注・仕込み・シフトの最適化を推進。

国内全823店舗に導入
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

中国電力

2023

中国電力はエクサウィザーズと共同でAIを活用した水力発電所の発電計画最適化システムを開発。ダム越流量を年間約600万m³削減し、CO2を年間1,400トン削減する成果を上げた。

ダム越流量を年間約600万m³削減、CO2を年間1,400トン(約770世帯分)削減
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

ハウス食品グループ

2022

ハウス食品グループはNECのAIを活用した需給・生産管理システムを統合し、全体最適な運用を2021年から開始。数万の予測モデルによる需要予測で欠品半減と廃棄ロス1割削減を目指す。

3年後をめどに欠品半減、製品・資材廃棄ロス1割削減目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ハウス食品グループ(AI需給最適化)

2021

NECと協力しグループ3社の需給・生産管理を統合。AI技術を活用した「需給最適化プラットフォーム」で、欠品50%削減・廃棄ロス10%削減・管理業務工数60%削減を目標に推進。

欠品50%削減、製品・資材廃棄ロス10%削減、管理業務工数60%削減を目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション