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158件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ローム

2022

オンデバイス学習AI機能を搭載したモーターコントローラーICを開発。クラウド不要で現場リアルタイムの故障予知を実現する超低消費電力AIチップ。

消費電力数10mWでオンデバイス学習と推論を実現
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

東邦ガス

2022

東邦ガスは日建設計等と共同で「AI地域冷暖房(AIちれい)」を開発。3つのAI機能で熱需要量を99%の精度で予測し、名古屋市内の地域冷暖房施設でCO2・コスト削減の実証実験を実施した。

熱需要量を99%の精度で予測
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

福しん

2022

老舗ラーメンチェーン全32店舗にAI需要予測型自動発注サービス「HANZO」を導入。AIが来客数・天候・曜日を考慮して食材の発注量を自動算出し、食品ロス削減と発注業務の属人化解消を実現。

全32店舗に導入、発注業務の属人化を解消、食品ロス削減
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

カインズ

2022

AIカメラで商品をリアルタイム認識する無人店舗「CAINZ Mobile Store」を開設。ウォークスルー決済で24時間営業を実現し、ホームセンター業界初の無人店舗モデルを構築。

24時間無人営業を実現
小売・流通 営業支援・販売 画像認識・外観検査

ヤマト運輸(AI配送業務量予測)

2021

ビッグデータとAIを活用した配送業務量予測システムを導入。顧客ごとの注文数・配送発生確率・滞在時間をAIが予測し、最適な配車計画を自動作成することで配送生産性を最大20%向上させた。

配送生産性最大20%向上、CO2排出量最大25%削減
物流・運輸 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

ハウス食品グループ(AI需給最適化)

2021

NECと協力しグループ3社の需給・生産管理を統合。AI技術を活用した「需給最適化プラットフォーム」で、欠品50%削減・廃棄ロス10%削減・管理業務工数60%削減を目標に推進。

欠品50%削減、製品・資材廃棄ロス10%削減、管理業務工数60%削減を目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ハウス食品

2021

NECの協力でグループ3社の需給・生産管理システムを統合し、AI「異種混合学習技術」による需給最適化プラットフォームを導入。欠品50%・管理業務工数60%の削減を目指す。

欠品件数50%削減目標、製品・資材廃棄ロス10%削減目標、管理業務工数60%削減目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

アパホテル

2021

アパホテルがAI・デジタル技術を活用した「アパトリプルワンシステム」を全店舗に展開。1ステップ予約・1秒チェックイン・1秒チェックアウトを実現し、フロント業務の大幅な効率化と顧客の待ち時間ゼロを達成。

チェックイン1秒、チェックアウト1秒、全店導入完了
建設・不動産 カスタマーサポート・問い合わせ対応 画像認識・外観検査

旭鉄工

2021

トヨタ系自動車部品メーカーがIoTとAIを活用した製造改善を推進。100の製造ラインで平均43%の生産性向上を達成し、年間4億円以上の労務費削減を実現。自社ノウハウを外販するスマートサービスも展開。

100ラインで平均43%生産性向上(最大280%)、年間労務費4億円以上削減(31億→27億円)、年間4万時間の労働時間低減
製造業 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

日本郵便(AI配達ルート最適化)

2020

オプティマインドの配送ルート最適化AI「Loogia」を導入し、配達ルートの最適化を全国の郵便局で推進。AIが実走データを学習して最適ルートを自動算出し、配達効率を向上。

配送時間の予測精度向上、再配達率削減に貢献
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

マルハニチロ

2020

マルハニチロはAI画像処理技術を応用した成魚自動カウンター「かうんとと」を開発。船上を流れる養殖魚をAIが個体認識・カウントし、人手によるカウント作業の自動化と経費削減を実現した。

人為的ミスの軽減、体力的負担の軽減、経費削減
飲食・食品農業・畜産 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査

西友(日立AI自動発注)

2019

西友は日立のAI需要予測型自動発注サービスを弁当・惣菜部門に導入開始。自社工場で製造する約250品目を対象にAIが需要予測し発注を自動化。

全国の西友店舗に2019年10月から順次導入、約250品目対象
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

佐賀県みやき町

2019

ドローンで撮影した圃場画像をクラウド上でAI解析し、害虫の発生状況を把握。ピンポイント農薬散布を実現し、農薬使用量の削減と環境負荷低減に貢献。

ピンポイント農薬散布による農薬使用量削減
農業・畜産 品質管理・検査 画像認識・外観検査

西日本鉄道

2019

AI活用型オンデマンドバス「のるーと」を2019年に福岡市で運行開始。AIが利用者の予約に応じて最適ルートをリアルタイム算出し、全国20カ所以上に展開を拡大。

全国20カ所以上に展開、普通二種免許で運転可能
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

山崎製パン

2019

山崎製パンは全国20工場のリアルタイム受注情報を統合基幹システムで一元化し、ビッグデータ活用によって製品廃棄ロスを約4割削減。データに基づく生産計画の最適化を実現した。

製品廃棄ロス約4割削減、全工場対応で5割削減見込み
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測

日本交通

2018

トヨタ・KDDI等と共同でAIによるタクシー需要予測システムを開発。東京都内を500mメッシュで分割し30分単位で乗車数を予測。予測精度94.1%、搭載車両の売上が平均20.4%増加。

需要予測精度94.1%。搭載車両の1日あたり売上が前月比で平均20.4%増加
物流・運輸 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

三井物産

2018

日立製作所と共同でAIを活用したスマート物流の協創を実施。数日かかっていた配送計画の作成時間を1時間に短縮し、トラック台数を最大10%削減。

配送計画作成時間を数日→1時間に短縮。トラック台数を最大10%削減
物流・運輸 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

ハローズ

2016

ハローズはシノプスの需要予測型自動発注システム「SINOPS-R」「SINOPS-W」を導入し、全70店舗以上と物流センターで発注業務の自動化と在庫最適化を実現。

70店舗以上と物流センターで稼働
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測