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96件の事例 / 全1942件 定量効果あり

General Mills

2025

食品大手ゼネラル・ミルズが従業員に生成AIモデルへの安全なアクセスとデータ分析環境を提供し、1億ドル以上のコスト削減を実現した。

1億ドル以上のコスト削減。
飲食・食品 最適化・シミュレーション社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

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

ロイヤルホールディングス(HANZO AI自動発注)

2025

ロイヤルホスト215店舗と天丼てんや111店舗の計326店舗にAI需要予測型自動発注「HANZO」を導入。食材の過剰仕入れ・品切れを防止し、在庫回転率を改善。

326店舗で過剰仕入れ・品切れ防止、食品ロス削減、在庫回転率改善
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ハローデイ(AI需要予測自動発注)

2025

日立のAI需要予測型自動発注システムを全49店舗に導入。自動発注率90%以上を達成し、残業時間7.9%削減・人時生産性8.4%向上を実現。

残業時間7.9%削減、人時生産性8.4%向上、自動発注率90%以上、欠品率6.99%減少
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

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

Woolworths(ウールワース・オーストラリア)

2025

オーストラリア最大のスーパーWoolworthsが、GoogleのGeminiプラットフォームでデジタルアシスタント「Olive」をアップグレード。オーストラリア初のAI買い物エージェントとして、食事プラン作成や自動カート構築を実現。RELEX Solutionsの導入で食品廃棄を最大40%削減。

食品廃棄最大40%削減、店舗陳列時間最大20%短縮
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

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

Yum! Brands(ヤム・ブランズ)

2025

KFC・Taco Bell・Pizza Hutの親会社Yum! Brandsが、AI駆動のレストランテクノロジープラットフォーム「Byte by Yum!」を発表。NVIDIAとの業界初コラボレーションでAI技術開発を加速し、全世界のレストランでモバイル注文、POS、キッチン・配送最適化、在庫・労務管理を統合。

40以上のAIプロジェクトが進行中
飲食・食品 最適化・シミュレーション営業支援・販売需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測AIエージェント最適化・シミュレーション

ユナイテッド・オーバーシーズ銀行(UOB)

2025

AI駆動型ポートフォリオ最適化ソリューションにより法人銀行収益が前年比5%以上増加。ATM現金補充のAI最適化で補充トリップを33%削減し、AI信用判断で業界賞を受賞。

法人銀行収益前年比5%以上増、ATM補充トリップ33%削減
金融・保険 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 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

ハローデイ

2025

ハローデイは日立の「需要予測型自動発注システム」を全49店舗に導入。月間総労働時間6,837時間削減、残業7.9%減、自動発注率90%以上を達成した。

月間6,837時間削減、残業7.9%減、人時生産性8.4%向上、自動発注率90%以上、欠品率6.99%減
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

TJXカンパニーズ(TJX Companies)

2025

TJX(T.J.Maxx・Marshalls運営)がオフプライス小売モデルにAIを統合。AIアルゴリズムによる購買行動分析・パーソナライズ推薦、AI需要予測による在庫最適化、動的価格調整を導入し、独自のトレジャーハントモデルをAIで強化。

オフプライス小売の在庫最適化と動的価格調整を実現
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーションレコメンド・パーソナライズ

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

新菱冷熱工業

2025

地域冷暖房施設向けにAIによる翌日最適運転計画を自動立案するシステム「S-pAilot」を開発。気象予報からの熱需要予測により従来比CO2排出量11%削減を達成。

CO2排出量を従来比11%削減
建設・不動産 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ユナイテッド航空(United Airlines)

2025

AI搭載の接続便ファインダー「ConnectionSaver」を実装し、遅延・混乱をより正確に予測することで、乗り継ぎ失敗によるフライトキャンセルを削減。運航全体のAI活用を拡大中。

フライトキャンセル削減、年間報告書でAI活用を詳述
物流・運輸 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

レキット(Reckitt)

2025

Microsoft連携の生成AIで需要予測誤差50%削減を達成。R&DではAI活用で製品開発時間60%短縮、Scope3排出量データ精度も75倍改善。全社的なAI変革を推進中。

需要予測誤差50%削減、製品開発時間60%短縮、排出量データ精度75倍改善
製造業 需要予測・在庫管理設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

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

GA technologies(RENOSY別事例)

2025

AI不動産投資サービス「RENOSY」が「ネット不動産投資」から「AI不動産投資」へ転換するテクノロジー戦略を策定。年間10万件の顧客面談のAI自動要約や収益法AIによる物件査定を導入し、コア事業利益率20%を目指す。

年間数千万円のコスト削減見込み、コア事業利益率20%目標
建設・不動産 最適化・シミュレーション営業支援・販売 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント