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20件の事例 / 全1942件 定量効果あり

XPO Logistics(XPOロジスティクス)

2025

XPO Logisticsは5億5,000万ドルのデジタルプラットフォーム投資でAI駆動のルート最適化と貨物管理を自動化。5,000台の自律型スマートロボットを北米・欧州の倉庫に展開し、AI動的ルーティングで燃料使用量18%削減。

デジタルプラットフォームに5.5億ドル投資、輸送コスト15%削減、燃料使用量18%削減、配送密度31%向上、労働効率5-7%改善
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

C.H. Robinson(C.H.ロビンソン)

2025

米国最大の3PL企業C.H. Robinsonは、Navisphereプラットフォームに約30のAIエージェントを展開。年間3,700万件の出荷データで訓練されたAIが見積り・受注・配車・追跡を自動化し、1人当たり日次処理出荷数が40%向上。

1人当たり日次処理出荷数40%向上(対2022年比)、AIが1日2,000件のメール見積り要求を自動処理、2,268社のトラック顧客に自動メール見積り提供
物流・運輸 営業支援・販売物流・配送最適化 生成AI(テキスト)AIエージェント

Hacobu(MOVO AI Lab)

2025

物流DXプラットフォーム「MOVO」にAI機能を搭載した「MOVO AI Lab」を公開。自然言語で物流データを分析できる「データ分析エージェント」や、AIによる配車支援機能を提供。

イオン55施設でMOVO Berth導入、花王工場での待機時間20分以内を実現
物流・運輸IT・通信 物流・配送最適化 生成AI(テキスト)AIエージェント

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

Ryder System(ライダーシステム)

2024

米国のフリート管理大手Ryderは、RyderShareでAIベースのサプライチェーン可視化を提供し、リードタイム変動の削減と定時配達の改善を実現。Terminal Industries社のAIコンピュータビジョンをヤードで試験導入。

AIテレマティクスで車両ダウンタイム推定20%削減、Cardinal Logistics買収で年間売上約10億ドル増
物流・運輸 生産管理・設備保全物流・配送最適化 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

Werner Enterprises(ウェルナー・エンタープライズ)

2024

米国の大手トラック運送会社Wernerは、クラウドベースのAI設備ライフサイクル管理と、Fleet Defender社のAIサイバーセキュリティ「Neural Sentinel」を車両フリートに導入。AIテレマティクスで業務効率化と安全性向上を推進。

2024年売上30億ドル、約13,000名の従業員、車両ダウンタイム推定20%削減(AIテレマティクス)
物流・運輸 物流・配送最適化不正検知・リスク管理 異常検知・予兆検知

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

西濃運輸(AIドラレコ解析)

2024

全国188拠点・約1万台にAIドラレコ解析システムを導入。走行映像をAIが解析してドライバーの運転傾向を分析し、安全運転指導の標準化と事故防止を推進。

全188拠点・約1万台に展開、配送時間約20%削減を目標
物流・運輸 品質管理・検査物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

オプティマインド

2024

配送ルート最適化AI「Loogia」を開発・提供し、西濃運輸との共同実証実験で約20%の配達時間削減を目指す。1000万回分の走行データをAIが分析し、最適な配送ルートを自動算出する。

約20%の配達時間削減目標、40以上の現場制約を考慮した最適ルート算出
物流・運輸IT・通信 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

丸和運輸機関

2024

ジオテクノロジーズと共同で位置情報プラットフォーム「スグロジ」の開発に着手。中小運送会社向けの物流DXソリューション創出と、納品伝票電子化でドライバー滞在時間15%削減を実現。

ドライバー滞在時間15%削減
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

GLP(プラスオートメーション)

2024

三井物産との合弁会社プラスオートメーションを通じ、初期費用ゼロのRaaS(ロボット・アズ・ア・サービス)で物流施設にロボットを提供。全国127拠点に4,400台超のロボットを導入済み。

全国127拠点、4,400台超のロボット導入
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

西濃運輸

2024

オプティマインドと共同で自動配車クラウド「Loogia」とのAPI連携による配送ルート作成の自動化に向けた実証実験を開始。約20%の配送時間削減を目指す。

配達時間の約20%削減を目標
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

佐川急便(配送ルート最適化)

2024

GoogleのAIシステムを活用し約3万人の配達員の配送ルートを再編。ドライバー1人あたりの残業を約1割削減することを目指す大規模プロジェクト。

ドライバー1人あたりの残業を約1割削減を目標
物流・運輸 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

Waymo

2024

Alphabet傘下の自動運転企業が2024年に400万回以上の完全自動運転配車を達成。毎週15万回以上のトリップを提供し、フェニックス・サンフランシスコ・ロサンゼルスで商用サービスを展開。

2024年に400万回以上の完全自動運転、累計500万回超、毎週15万回以上、CO2排出600万kg以上の削減
物流・運輸IT・通信 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

UPS

2024

AI配送ルート最適化システム「ORION」を全米に展開。ドライバーの配送ルートから1日平均7〜8マイルを削減し、年間3〜4億ドルのコスト削減を実現。第3世代のDynamic ORIONではリアルタイム最適化も実装。

1日平均7〜8マイル削減、年間3〜4億ドルのコスト削減
物流・運輸 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

ヤマト運輸

2024

AIを活用した配車計画システムを導入し、配送生産性を最大20%向上。走行距離短縮によりCO2排出量も最大25%削減を実現。

配送生産性最大20%向上、CO2排出量最大25%削減
物流・運輸 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

ヤマト運輸(AI配送業務量予測)

2021

ビッグデータとAIを活用した配送業務量予測システムを導入。顧客ごとの注文数・配送発生確率・滞在時間をAIが予測し、最適な配車計画を自動作成することで配送生産性を最大20%向上させた。

配送生産性最大20%向上、CO2排出量最大25%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

日本郵便(AI配達ルート最適化)

2020

オプティマインドの配送ルート最適化AI「Loogia」を導入し、配達ルートの最適化を全国の郵便局で推進。AIが実走データを学習して最適ルートを自動算出し、配達効率を向上。

配送時間の予測精度向上、再配達率削減に貢献
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

西日本鉄道

2019

AI活用型オンデマンドバス「のるーと」を2019年に福岡市で運行開始。AIが利用者の予約に応じて最適ルートをリアルタイム算出し、全国20カ所以上に展開を拡大。

全国20カ所以上に展開、普通二種免許で運転可能
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

三井物産

2018

日立製作所と共同でAIを活用したスマート物流の協創を実施。数日かかっていた配送計画の作成時間を1時間に短縮し、トラック台数を最大10%削減。

配送計画作成時間を数日→1時間に短縮。トラック台数を最大10%削減
物流・運輸 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