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191件の事例 / 全1942件 定量効果あり

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

東海東京証券

2024

コールセンター業務にAI音声応対を導入し、住所変更などの定型業務をAIとの対話で完結。さらにAIMSTARプラットフォームで顧客アプローチの効率化とOne-to-Oneマーケティングを推進。

複数シナリオメールの常時稼働による顧客アプローチ効率化
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応マーケティング・広告 音声認識・音声合成レコメンド・パーソナライズ

SBI損保

2024

生成AIツール「Copilot for Microsoft 365」を導入し、議事録自動生成やメール要約・下書き作成で業務効率化を推進。年間672時間の労働時間削減効果を見込む。

年間672時間の労働時間削減見込み
金融・保険 文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)

住友商事

2024

Microsoft 365 Copilotを海外含む約9,000人に一斉導入し、月間アクティブユーザー率90%を達成。年間約12億円のコスト削減効果を実現。

年間約12億円のコスト削減、月間アクティブユーザー率90%、月間約1万時間の業務削減
専門サービス 文書作成・レポート生成営業支援・販売 生成AI(テキスト)AIエージェント

伊藤忠商事

2024

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。

年間15億円のコスト削減、グループ11社17件導入
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

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

住友商事(Copilot全社導入)

2024

日本企業初のCopilot for Microsoft 365グローバル全社導入。約9,000人が利用し月間アクティブユーザー90%を達成、年間約12億円のコスト削減効果を創出。

年間約12億円のコスト削減、月間業務時間1万時間削減、月間アクティブユーザー90%
専門サービス 文書作成・レポート生成営業支援・販売社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)AIエージェント

伊藤園

2024

伊藤園は日本初となるAIタレントをテレビCMに起用し、「お〜いお茶 カテキン緑茶」の新CMを制作。生成AIで創出したオリジナルタレントにより、従来の広告モデルとは異なる新たなマーケティング手法を確立した。

SNSで大きな話題を獲得
飲食・食品 マーケティング・広告 生成AI(画像・動画)音声認識・音声合成

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

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

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

Caterpillar

2024

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。

ダウンタイム最小化とメンテナンスコスト削減を実現
製造業 設計・R&D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

SABIC

2024

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。

複数製造拠点でAI監視システムを展開、排出量・エネルギー消費の最適化を推進
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

Samsung Electronics

2024

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。

組立QAの90%を自動化、歩留まり向上と生産ダウンタイム削減を実現
製造業 品質管理・検査 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

ArcelorMittal

2024

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。

モーター故障予測成功率100%、年間約100万ポンドのコスト削減、製品欠陥15%削減
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

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

NTN

2024

Edgecross対応の軸受診断エッジアプリ「Bearing Inspector for Edgecross」を2024年1月に販売開始。振動センサーデータからベアリング状態を4段階で自動診断。

残存寿命推定精度を約30%改善(2023年開発の技術)
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知