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24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

Reliance Retail / JioMart(リライアンス・リテール / ジオマート)

2025

インド最大の小売グループReliance RetailのJioMartが、AI駆動のフルフィルメントセンターで30分配送を主要10都市に展開。3.49億人の登録顧客基盤と年間12億件以上の取引データをAIで分析し、需要予測と配送最適化を実施。FY2025売上は前年比8%増。

30分配送を10都市で展開、3.49億人の登録顧客、年間12億件超の取引
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

Chewy(チューイー)

2025

米国最大のペット用品EC Chewyが、統合データプラットフォームとAIツール基盤を構築し、顧客体験からサプライチェーンまでAIを全社展開。ペットのプロファイル(品種・年齢・好み)に基づくAIパーソナライズ推薦を実施し、2027年に年間5,000万ドル以上のコスト削減を見込む。

2027年に年間5,000万ドル以上のコスト削減見込み
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ物流・配送最適化 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

Ahold Delhaize(アホールド・デレーズ)

2025

欧米で食品小売を展開するAhold Delhaizeが、W23 Globalを通じてAIスタートアップのHarmonyaとProtex AIに投資。AIと自動化を物流・配送センターに導入し、2028年までに累計50億ユーロのコスト削減を目標とする。

2028年までに累計50億ユーロの削減目標
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

ロイヤルホールディングス

2025

ロイヤルHDはGoals・双日食料・デリカフーズと「需給調整プラットフォーム構築プロジェクト」を発足。ロイヤルホストと天丼てんやのAI需要予測データを物流に応用し、食品ロス削減を目指す。

2025年2月よりHANZO運用開始、8月より天丼てんやで実証開始
飲食・食品 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測

コストコ(Costco)

2025

コストコはAIを活用した予測需要予測、動的価格設定、サプライチェーンロジスティクスの最適化をバックエンドで推進。2025年に27〜29の新規倉庫開設を計画し、AIが国際的な在庫管理の複雑性に対応している。

2025年に27〜29の新規倉庫を韓国・スウェーデン含む国際展開
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

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

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

出光興産(タンクローリー配車AI)

2024

アクセンチュアと共同でAIと最適化モデルを活用したタンクローリー配車計画システムを開発し、12月から本格導入。1日約5,000件のオーダーに対する配車計画作成時間を25%削減。

配車計画作成時間25%削減、1日約5,000件・最大約1,800台のローリー管理
エネルギー・インフラ 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

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

Deliveroo(デリバルー)

2024

英国発のフードデリバリーDeliverooが、AIによる動的配車・ルート最適化と需要予測型価格設定を全10市場で展開。17.9万以上の加盟店と15万以上のライダーのマッチングをリアルタイムAIが最適化。機械学習チームがマーケティング・財務などの部門横断的な意思決定も支援。

17.9万加盟店・15万ライダーのマッチングを最適化
飲食・食品 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

クーパン(Coupang)

2024

クーパンがAI需要予測・最適配送ルート・Random Stow方式の倉庫管理を統合し、ロケット配送(翌日配達)を実現。AIが天候・地理等の変数から配送時間を推定し、最適なスタッフ配置と配送順序を自動決定。

注文前の在庫予測による翌日配達実現、AI Export Engineで海外小規模事業者への販路拡大
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

日本瓦斯(ニチガス)

2024

AIを活用したガスボンベ配送計画の最適化とデジタルツインシステム「ニチガスツイン on DL」を運用。検針・配送・開閉栓で各数億円のコスト削減を実現。

検針・配送・開閉栓でそれぞれ数億円のコスト削減
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

ゼネラルミルズ(General Mills)

2024

AIによるサプライチェーン・物流最適化で2,000万ドル超のコスト削減を達成。毎日5,000以上の出荷を分析し、製造現場のリアルタイムデータ分析で5,000万ドルの廃棄削減も見込む。

物流コスト2,000万ドル超削減、製造廃棄5,000万ドル削減見込み
飲食・食品 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

伊藤忠商事

2024

グループ会社向けにデータ分析・AIを活用したサプライチェーン改善サービスを横展開。倉庫作業の均一化や配送トラック稼働率の向上により、年間15億円のコスト削減効果を創出。

年間15億円のコスト削減、グループ11社17件導入
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

Tyson Foods

2024

Tyson FoodsはPalantirのAIプラットフォームを導入し、食肉加工のサプライチェーン全体を最適化。2年間で2億ドル以上のコスト削減を達成し、積載率を46%から87%に改善した。

2億ドル以上のコスト削減、積載率46%から87%に改善
飲食・食品 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 画像認識・外観検査需要予測・数値予測最適化・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

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

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

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