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38件の事例 / 全1942件 定量効果あり

神奈川中央交通

2024

藤沢市天神町でAIオンデマンドバスの実証実験を2024年6月に開始。アプリ「のるーと」のAIが最適ルートを判断し、地区内42カ所の乗降ポイントを巡回するオンデマンド運行を実施。

42カ所の乗降ポイント、最大8人乗りマイクロバス2台で運行
物流・運輸 最適化・シミュレーション 最適化・シミュレーション

DiDiモビリティジャパン

2024

AI配車アルゴリズムにより距離・交通状況を考慮した最速マッチングを実現するタクシー配車アプリを運営。2024年には日本版ライドシェアへも対応を開始し、12都道府県で展開。

累計800万ダウンロード突破(2024年5月)、12都道府県でライドシェア対応
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

S.RIDE

2024

AI需要予測による日時指定配車で95%の配車成功率を実現。2024年にはアプリ配車専用タクシーの運行開始やモビリティデータサービスの事業化など、AI活用領域を拡大。

95%の配車成功率、月間乗車100万回突破(2024年7月)、累計300万ダウンロード
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

GO

2024

AIによるリアルタイム需給予測を活用したタクシー配車サービス「AI予約」を展開。従来の人力予約の10倍以上の依頼に対応可能となり、月間100万回の配車を突破。

従来の10倍以上の予約依頼に対応、月間配車100万回突破(2024年7月)
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

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

Airbus

2024

AI予知保全プラットフォーム「Skywise」を11,600機以上の航空機に展開。easyJetでは月間44件のフライトキャンセルを回避し、年間1機あたり8.1トンの燃料節約を実現。

11,600機以上が接続、easyJetで月間44件のキャンセル回避、年間1機8.1t燃料節約、40社1,500機が利用
物流・運輸 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

DHL

2024

物流業界初の本格的な生成AI導入。BCGとの協業でデータクレンジングと提案書作成にGenAIを活用し、物流ソリューション設計の生産性と提案精度を大幅に向上。

物流エンジニアの生産性大幅向上、提案作成の迅速化・高精度化
物流・運輸 営業支援・販売社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

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

多摩都市モノレール

2022

東芝の輸送計画ICTソリューション「TrueLine」とAI最適化技術を活用し、列車ダイヤと車両運用計画を最適化。2022年3月のダイヤ改正で年間約5%の運用コスト削減を見込む。

年間約5%の運用コスト削減見込み
物流・運輸 最適化・シミュレーション 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

日本交通

2018

トヨタ・KDDI等と共同でAIによるタクシー需要予測システムを開発。東京都内を500mメッシュで分割し30分単位で乗車数を予測。予測精度94.1%、搭載車両の売上が平均20.4%増加。

需要予測精度94.1%。搭載車両の1日あたり売上が前月比で平均20.4%増加
物流・運輸 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

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