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185件の事例 / 全1933件 定量効果あり

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

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

THK

2024

IoT/AIプラットフォーム「OMNIedge」で直動部品の予知保全サービスを提供。LMガイドやボールねじの状態をAIが自動診断し、異常度スコアで設備管理を支援。

LMガイド・ボールねじ・アクチュエーター等の状態監視を実現
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

TDK

2024

エッジAI搭載の小型センサーモジュール「i3 Micro Module」を活用した予知保全ソリューション「i3 CbM Solution」を2024年6月から提供開始。工場設備の状態をリアルタイムに監視・分析。

センサーモジュールサイズ55.8×40.5×20.0mm・重量30gの小型化を実現
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

埼玉県

2024

全職員を対象に「exaBase 生成AI for 自治体」を導入し、文書作成・要約・事業アイデア出し等の業務効率化を推進。さらに県内15自治体との生成AI共同利用を開始し、コスト削減を実現。

全職員への導入、県内15自治体との共同利用
自治体・公共 文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)

スノーフレーク(Snowflake)

2024

SnowflakeはCortex AIプラットフォームを大幅拡張し、SQLから直接LLMを呼び出せる機能を提供。Document AIで請求書・契約書の自動抽出、Cortex Analystで自然言語によるデータ分析を実現し、ZoomやBayerが数日でAI対応アプリを構築。

9,100以上のアカウントがAI機能を利用(2026年2月時点)、最大60%のコスト削減
IT・通信 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AIOCR・文書解析

出光興産

2024

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。

配車計画作成時間を25%短縮
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

北海道電力

2024

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。

月間約6億円の燃料費削減、計画策定時間を4〜6時間から約10分に短縮
エネルギー・インフラ 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