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116件の事例 / 全1942件 定量効果あり

メルカド・リブレ(Mercado Libre)

2024

ラテンアメリカ最大のEコマース企業メルカド・リブレがAIをパーソナライズ・購買プロセス・社内業務に全面導入。AI効率化による人員削減ではなく、能力拡張のためのAI投資と追加雇用を両立させる戦略を展開。

AI導入後も雇用を拡大(効率化分を事業拡大に充当)
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 生成AI(テキスト)レコメンド・パーソナライズ

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

JD.com(京東集団)

2024

JD.comが「AI First」戦略を宣言し、ChatRhino LLMを小売・物流・金融等に展開。自律配送車500台超で1日100万個の配送を達成。AIGCマーケティングでコンテンツ制作コスト90%削減・期間を7日→半日に短縮。

コンテンツ制作コスト90%削減、制作期間7日→半日、自律配送1日100万個、R&D投資430億元(前年比18%増)、AIライブ配信で8億元超の売上
小売・流通 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告物流・配送最適化 生成AI(テキスト)生成AI(画像・動画)最適化・シミュレーション

シーイン(SHEIN)

2024

SHEINがAI需要予測で80%の精度を達成し、企画から出荷まで7-10日のスピードを実現。5,400以上のサプライヤーにAIプラットフォームを開放し、リアルタイムの消費者嗜好に基づく少量多品種生産モデルを構築。

需要予測精度80%達成、企画→出荷7-10日、常時60万点以上を掲載、220以上の国・地域に販売
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・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

ダラー・ゼネラル(Dollar General)

2024

ダラー・ゼネラルがAI最適化専任のSVPを新設し、サプライチェーン・店舗運営・マーチャンダイジング全般にAIを適用。Shelf EngineのAI需要予測を3,000店舗に展開し、生鮮食品の発注最適化を実現。

AI需要予測を3,000店舗に展開
小売・流通 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

タタ・モーターズ(Tata Motors)

2024

タタ・モーターズがIndustry 4.0戦略としてAI・IoTを製造工程に全面導入。コボット(協働ロボット)による精密組立、AI外観検査による品質管理、AR/VR×AI技術による作業員訓練を推進。

電力消費18%削減、燃料使用量10%削減、化学品投入量8%削減
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

ジャガー・ランドローバー(JLR)

2024

JLRがコベントリーのEV施設にBoston Dynamics製AIロボット犬「Rover」を導入。1日最大24回の自律巡回により高精度な設備点検を実現し、バッテリーテスト設備の安全監視を自動化。

1日最大24回の自律巡回、人的検査エラーの排除
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

ハイデルベルグ・マテリアルズ(Heidelberg Materials)

2024

セメント・コンクリート製造にAIを活用し、CO2排出量削減と品質最適化を推進。AI駆動のプロセス制御でエネルギー効率を改善し、セメント業界のデジタル変革をリード。

セメント生産のCO2排出量削減、エネルギー効率改善
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

コムキャスト(Comcast)

2024

AIファーストのネットワーク管理システム「Janus」を展開し、トラフィックパターンのリアルタイム監視・需要予測・電力使用の自動調整で通信ネットワーク品質と効率を向上。

リアルタイムネットワーク需要予測と自動電力調整
IT・通信 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

アマデウスIT(Amadeus IT)

2024

旅行業界のAI調査で生成AIが最優先技術(46%)と判明。旅行者のGenAI利用率が前年比64%増加し、53%が予約時AIアシスタントを導入。旅行エコシステム全体のAI化を推進。

業界リーダー46%がGenAIを最優先と回答、旅行者GenAI利用率64%増、Q1 2025売上9%成長
IT・通信 カスタマーサポート・問い合わせ対応レコメンド・パーソナライズ 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AIレコメンド・パーソナライズ

ディアジオ(Diageo)

2024

生成AIを活用したボトルパーソナライゼーション体験「Project Halo」を世界初で提供。ジョニーウォーカーのラベルをAIで個別デザインし、マーケティングのAI活用でコンテンツ制作コストも大幅削減。

コンテンツ制作費比率21%→14%削減(FY2024→FY2025)
飲食・食品 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告 生成AI(画像・動画)

フォルクスワーゲン・グループ(Volkswagen Group)

2024

AI専門子会社「AI Lab」を設立し、AI製品のインキュベーションを推進。2030年までに12億ドルのAI投資を計画し、製品開発サイクルの1年短縮を目指す。量産車にChatGPTを標準搭載した初のメーカー。

2030年までにAI投資12億ドル、製品開発サイクル1年短縮目標
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成異常検知・予兆検知

ジョンソンコントロールズ(Johnson Controls)

2024

スマートビルプラットフォーム「OpenBlue」にAI・生成AI機能を大幅拡張。自律的なビル制御・エネルギー最適化で最大30%のエネルギー支出削減と20%のメンテナンスコスト削減を実現。

エネルギー支出最大30%削減、メンテナンスコスト最大20%削減、スペース利用最適化10%向上
建設・不動産 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知最適化・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

ベライゾン(Verizon)

2024

AIを単なるコスト削減ツールではなく収益ドライバーとして位置づけ、コンテキスト認識型スマートアシスタントの搭載やAIネットワーキング「Express Waves」を展開。

AI駆動のパーソナライズドデータプラン導入
IT・通信 レコメンド・パーソナライズ最適化・シミュレーション 生成AI(テキスト)AIエージェント

T-モバイル(T-Mobile)

2024

OpenAIとの複数年契約で意図駆動型AIプラットフォーム「IntentCX」を共同開発。数十億のデータポイントからリアルタイムで顧客意図を把握し、プロアクティブな問題解決を実現。

顧客問い合わせ75%削減目標、多言語リアルタイム対応
IT・通信 カスタマーサポート・問い合わせ対応 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AIAIエージェント

Klarna(AIカスタマーサービス)

2024

OpenAIと提携しAIアシスタントを導入。1ヶ月で230万件の会話を処理し、700名分の業務量を代替。解決時間を11分→2分以下に短縮し、年間4,000万ドルの利益改善を見込む。

230万件の会話処理、700名分の業務代替、解決時間82%短縮、年間4,000万ドル利益改善
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AIAIエージェント

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

チャールズ・シュワブ(Charles Schwab)

2024

チャールズ・シュワブは社内AIナレッジアシスタントを展開し、2024年に従業員の採用率が90%増加。1件あたりの対応時間を2分短縮し、過去10年間で口座あたりコストを25%削減した。

従業員採用率90%増(2024年)、1件あたり対応時間2分短縮、口座あたりコスト25%削減(10年間)
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

シェル(Shell)

2024

シェルはC3.aiとMicrosoft Azureを活用したAI予知保全プログラムを全世界10,000台以上の機器に展開。非計画ダウンタイムを45%削減し、年間約4億ドルのメンテナンスコスト削減を実現した。

非計画ダウンタイム45%削減、メンテナンスコスト年間約4億ドル削減、設備稼働率93%→98%向上
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知