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。

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。

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。

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。

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。

木材チップの輸入配船計画にAIを導入し、経験と勘に頼っていた業務を効率化。輸送コストを年数億円削減見込み。全社向け生成AIツール導入も推進。

AIを活用した需給管理システム「AEMS」を開発し電力事業者に展開。AIによる高精度な電力需給予測で再エネ活用と安定供給の両立を実現。

グループ会社向けにデータ分析・AIを活用したサプライチェーン改善サービスを横展開。倉庫作業の均一化や配送トラック稼働率の向上により、年間15億円のコスト削減効果を創出。

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。

アサヒ飲料はAIで生産・販売・在庫情報を分析する「MOVO PSI」を活用し、物流の輸送量平準化を推進。実証実験で輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減を達成した。

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。

グループ会社ブラウンリバースが「ファストデジタルツイン」でプラント保全業務のDXを推進。2Dプラント図面からAIで3Dモデルを生成し、老朽化プラントの運用持続可能性を向上。

静岡県三島市に約200億円を投じてAI・IoT活用のハム・ソーセージ次世代工場を建設。生産条件のリアルタイム最適化と予知保全により、生産能力2倍と省力化を目指す。

AIを活用した予知保全で建設機械のダウンタイムを最小化し、メンテナンスコストを削減。リアルタイムのフリート管理と設計・製造プロセスの効率化にもAIを展開。

AI搭載のリアルタイムモニタリングで設備故障を予測し、ダウンタイム削減とエネルギー消費最適化を実現。Industry 4.0技術とAIでプラント資産パフォーマンスを向上。

高解像度カメラとAIによるウエハー欠陥検出を半導体製造全工程に展開。3nmノードの製造ではフォトレジスト塗布均一性やプラズマエッチング最適化にもAIを活用。

自社開発のAI予知保全プラットフォーム「Sentinel」でモーター故障の予測成功率100%を達成。AI蟻アルゴリズムで生産シーケンスを最適化し年間約100万ポンドのコスト削減。

出光興産はアクセンチュアと共同で、AIと数理最適化を活用したタンクローリー配車計画作成システム「aIDEM」を構築。配車計画作成時間を25%短縮し、年間約3,500万KLの燃料配送を効率化した。

北海道電力はグリッドと共同で、火力・水力需給計画最適化システム「ReNom Power」のAIエンジンを開発。火力発電の需給計画最適化で月間約6億円の費用削減効果を実現した。

BIPROGY（旧日本ユニシス）はAI需要予測による自動発注サービス「AI-Order Foresight」をライフコーポレーション全304店舗の生鮮部門に導入。販売実績・気象情報等をAIで分析し、発注数を自動算出することで作業時間と廃棄ロスを削減した。