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191件の事例 / 全1942件 定量効果あり

マルイ(AI需要予測全店導入)

2024

日本IBMのAI需要予測を活用し、客数予測精度90%超を達成。発注時間50%削減と廃棄ロス2.5%削減を実証し、全店舗への正式導入を決定。

客数予測精度90%超、発注時間50%削減、廃棄ロス2.5%削減
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

トライアルホールディングス(リテールAIカメラ)

2024

独自開発のリテールAIカメラを国内208店舗に約19,500台導入。欠品検知・商品識別・購買行動分析を行い、自動値下げシステムも実現。月間約400万人が利用。

国内208店舗に約19,500台導入、月間約400万人利用
小売・流通 マーケティング・広告需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

高知県(IoPクラウドSAWACHI)

2024

高知県が産学官連携でIoP(Internet of Plants)プロジェクトを推進。IoPクラウド「SAWACHI」でナス・ピーマン等の施設園芸データを一元管理し、約1,150農家が活用。環境制御技術の導入率は主要品目で約60%に到達。

約1,150農家が利用、主要品目の環境制御技術導入率約60%
農業・畜産自治体・公共 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

更別村(スーパービレッジ スマート農業)

2024

北海道更別村がデジタル田園都市国家構想の採択を受け、無人トラクターやドローンによるスマート農業、自動運転車両による移動サービス等を包括的に展開。ロボットトラクター導入で収穫作業の労働時間25%削減を達成。

ロボットトラクター導入で労働時間25%削減
農業・畜産自治体・公共 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

戸田市(AI総合案内・航空写真AI解析)

2024

埼玉県戸田市がAIを活用した複数の業務改革を推進。AI総合案内サービス、航空写真AI解析による固定資産税課税客体把握、生成AI活用した市民向け応答サービスの実証実験を展開。年間約6,000時間・2,700万円相当の業務効率化を実現。

年間約6,000時間・2,700万円相当の業務効率化
自治体・公共 カスタマーサポート・問い合わせ対応品質管理・検査 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査チャットボット・対話AI

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

Migros(ミグロ)

2024

スイス最大の小売企業Migrosが、invent.aiのAI予測・補充プラットフォームを全11配送センター・2,000店舗に導入。在庫日数を11%以上削減し、販売ロスを1.3%低減、在庫可用性を1.7%向上させた。

在庫日数11%以上削減、販売ロス1.3%低減、在庫可用性1.7%向上
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Domino's Pizza(ドミノ・ピザ)

2024

Domino's PizzaがMicrosoftとAI駆動イノベーション提携を発表。Azure OpenAI Serviceを活用し、注文処理、品質管理、配送最適化を推進。AIによる電話注文処理が北米の約80%を占め、DOM Pizza Checkerによるコンピュータビジョンで品質検査を自動化している。

北米電話注文の約80%をAI処理、注文完了時間予測精度95%(従来75%)
飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応品質管理・検査物流・配送最適化 画像認識・外観検査音声認識・音声合成最適化・シミュレーション

ドミニオン・エナジー(Dominion Energy)

2024

AI予知保全・グリッド最適化・需要予測で電力網の効率を向上。バージニア州を中心に数百のAIデータセンターに電力を供給し、年間5.5%の需要成長に対応するため2024年に123件の送電プロジェクトを完了。2039年までに電力需要倍増を見込む統合資源計画を策定。

2024年上半期に123件の送電プロジェクト完了、約90マイルの送電線新設・再建、13の新変電所
エネルギー・インフラ 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

ゴールドウインド(Goldwind)

2024

24時間AIモニタリング×ドローン検査で風力タービンのO&Mコスト30%以上削減を実現。ハイブリッドタワーの疲労寿命をAIで15-20%延長し、6大陸17か国約25,000基のタービン管理にAIを全面導入。

O&Mコスト30%以上削減、ハイブリッドタワー疲労寿命15-20%延長
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

ファースト・ソーラー(First Solar)

2024

ルイジアナ州にAI搭載の3.5GW太陽光パネル製造工場を開設し、コンピュータビジョンと深層学習で製造中の欠陥を自動検出。予知保全やエネルギー予測にもAIを活用し、太陽光製造業のAI化を推進。

3.5GW規模のAI搭載製造工場を新設
製造業エネルギー・インフラ 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

ヴェスタス(Vestas)

2024

MicrosoftとAI強化学習パートナーシップでウェイクステアリング最適化を実現し、風力タービンのエネルギー捕捉効率を向上。120GW以上のデータを処理するAI IoTプラットフォーム「Scipher」で予知保全を実施し、ダウンタイム20%削減・保全コスト15%削減を達成。

ダウンタイム20%削減、保全コスト15%削減、120GW以上のデータ処理
エネルギー・インフラ 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

エンジー(ENGIE)

2024

AI駆動型再エネ発電予測モデルで予測実行時間を90%短縮し、リアルタイムでの需給バランス調整を実現。ビル向けAIエネルギー管理「Vertuoz Control」でCO2排出削減と快適性向上を両立し、2024年に85件のPPAを締結。

予測実行時間90%短縮、2024年に5大陸で85件のPPA締結
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

イズミ

2024

「ゆめタウン」を展開するイズミはAI需要予測型自動発注やセミセルフレジを導入し、1人当たりの生産性向上と食品ロス削減を推進。DXによる店舗運営の高度化を加速。

1人当たり生産性向上、食品ロス削減に貢献
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

イオンリテール(AIカカク)

2024

イオンリテールは日本IBMと開発した「AIカカク」で、AIが"その日その時"の最適な値引き率を提示。食品ロス削減と売上最大化を同時に実現するシステムを生鮮部門に拡大。

約1,200品目に適用拡大、2024年5月より生鮮部門(畜産・水産)に展開
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

くら寿司

2024

くら寿司はAIカメラによる迷惑行為防止と、AI・IoT技術を活用した「スマート養殖」を展開。AI給餌で給餌量2割削減・飼料代1割削減を実現し、持続可能な水産業を推進。

給餌量2割削減、飼料代1割削減、全532店舗にAIカメラ導入
飲食・食品 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

サミット(AI値引き)

2024

サミットは住友商事グループのインサイトエッジと連携し、客数予測・時間帯データからAIが最適な値引き判断を行うシステムを全店に導入。食品ロス削減と売上最適化を同時に実現。

13店舗での実証を経て2024年度中に全店導入
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

フェレロ(Ferrero)

2024

フェレロがSourcemap・Starlingの追跡プラットフォームとAI在庫管理システムを活用し、ヘーゼルナッツの94%トレーサビリティを達成。2024年にAI在庫システムを展開し欠品率約20%削減。2024-26年Hazelnut Charter策定でサステナブル調達を推進。

ヘーゼルナッツ94%トレーサビリティ達成、AI在庫システムで欠品率約20%削減
飲食・食品 品質管理・検査需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

イートン(Eaton)

2024

イートンがPalantirとのパートナーシップを拡大し、PalantirのAIプラットフォーム(AIP)を業務全般に導入。ERPデプロイメントのAI自動化(データマッピング・クレンジング・移行)を推進し、電力管理ソフトウェアBrightlayerにもAI・MLを搭載。

ERP導入のAI自動化によるデプロイメント効率化
製造業 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

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