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13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

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

ローム(歩留まりAI)

2025

LLMを活用した歩留まり分析フレームワークを開発しISSM2024最優秀論文賞を受賞。AIサーバー向けGaNパワー半導体も開発し電力損失2割低減を実現。

ISSM2024最優秀論文賞受賞、AIサーバー向け電力損失2割低減
製造業 品質管理・検査設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

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

Nucor(ニューコア)

2024

Nucorは米国最大の鉄鋼メーカーとして、AIを活用した鋼材混合最適化と品質予測を実施。Delta BravoのAIプラットフォームにより、リサイクル原料と新規原料の最適ブレンドを予測し、品質を維持しながらコスト削減と省エネを実現。

特定工程の人的作業時間約80%削減
製造業 最適化・シミュレーション品質管理・検査 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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

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

花王

2024

AIを活用した需要予測で販売予測精度を77%から91%に向上。化粧品の画像データとリリース文章をAIで解析し、廃棄金額25%削減を実現。

販売予測精度77%→91%に向上、予測精度85%向上、廃棄金額25%削減
製造業 需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

花王

2022

花王はAIを活用した需要予測モデルにより販売予測精度を77%から91%に向上。市場情報・広告情報・SNS情報・気象情報など多変量データをマシンラーニングで分析し、廃棄25%削減に貢献した。

販売予測精度77%から91%に向上、廃棄25%削減
製造業 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測

旭鉄工

2021

トヨタ系自動車部品メーカーがIoTとAIを活用した製造改善を推進。100の製造ラインで平均43%の生産性向上を達成し、年間4億円以上の労務費削減を実現。自社ノウハウを外販するスマートサービスも展開。

100ラインで平均43%生産性向上(最大280%)、年間労務費4億円以上削減(31億→27億円)、年間4万時間の労働時間低減
製造業 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