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9件の事例 / 全1942件 定量効果あり

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

Vale(ヴァーレ)- Capanema自律鉱山

2024

ブラジルの鉱業大手Valeは、Capanema鉱山で全搬送トラックをCaterpillar 789D自律トラックで運用する計画を推進。90km離れたBrucutu制御室から遠隔監視し、尾鉱ダム不使用・自然含水処理のサステナブル鉱山モデルを構築。年間1,500万トンの増産効果。

年間約1,500万トンの鉄鉱石増産、CO2排出年間160トン削減、Caterpillar 789D(194トンクラス)自律トラック全機展開
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 最適化・シミュレーション

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

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

日本製紙(配船AI)

2024

木材チップの輸入配船計画にAIを導入し、経験と勘に頼っていた業務を効率化。輸送コストを年数億円削減見込み。全社向け生成AIツール導入も推進。

輸送コスト年数億円削減見込み
製造業 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

アサヒ飲料

2024

アサヒ飲料はAIで生産・販売・在庫情報を分析する「MOVO PSI」を活用し、物流の輸送量平準化を推進。実証実験で輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減を達成した。

輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減
飲食・食品 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

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

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