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191件の事例 / 全1942件 定量効果あり

サイバーエージェント

2024

広告効果の高いAIタレントの起用が1,000名を突破。最適なAIタレントを効果実績から自動生成する技術で、広告クリエイティブ制作を革新。

AIタレント起用1,000名突破
専門サービス マーケティング・広告 生成AI(テキスト)生成AI(画像・動画)

ヤマト運輸

2024

AIを活用した配車計画システムを導入し、配送生産性を最大20%向上。走行距離短縮によりCO2排出量も最大25%削減を実現。

配送生産性最大20%向上、CO2排出量最大25%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

Daigasエナジー(遠隔AIエネルギーサービス)

2023

クラウド型遠隔AIエネルギーマネジメントシステム「Energy Brain」を用いた省エネ制御・VPP制御サービスを商用展開。気象予測・需要予測・電力料金情報をAIが統合分析し負荷設備を遠隔自動制御。

省エネ制御と自動VPP制御を商用サービスとして提供
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

トリドールホールディングス(丸亀製麺AI需要予測)

2023

富士通のAI需要予測サービス「ODMA需要予測SaaS」を丸亀製麺の国内全823店舗に採用。店舗ごとの日別・時間帯別の客数・販売数を予測し、発注・仕込み・シフトの最適化を推進。

国内全823店舗に導入
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

イオンリテール(AIオーダー)

2023

イオンリテールは日本IBMと共同開発した需要予測・発注システム「AIオーダー」を約380店舗に導入。発注時間を平均5割削減し、予測精度を最大40%改善した。

発注時間平均5割削減、予測精度最大40%改善、平均3割の在庫削減
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

サミット

2023

サミットはPKSHA Technologyと共同でAIによる作業割当表作成支援システムを開発し、全122店舗に導入。年間8万時間(人件費換算1.2億円)の業務削減効果を実現した。

年間8万時間削減(人件費換算1.2億円)、作業割当表作成の95%自動化
小売・流通 最適化・シミュレーション 最適化・シミュレーション

沖縄海邦銀行

2023

映像・BGM・ナレーションのほぼ全てを生成AIで制作したテレビCMを金融機関として国内初公開。複数の生成AIソフトを駆使し、数万通りのデータから最適な素材を選定。

CM制作費を約4割削減
金融・保険 マーケティング・広告 生成AI(画像・動画)音声認識・音声合成

日本製紙

2023

AIを活用した木材チップの配船計画最適化システムを導入。経験と勘に頼っていた配船業務を効率化し、輸送コストを年数億円削減。CO2排出量も約3%削減。

輸送コスト年数億円削減、CO2排出量約3%削減、配船作業時間を約3分の1に短縮
製造業 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

愛知県

2023

名古屋市と連携し全国初となる県・政令市共通の「生成AIの利用に関するガイドライン」を策定。庁内で生成AIの利用環境を整備し、文書作成・翻訳・コード生成等の業務効率化を推進。

全国初の県・政令市共通ガイドライン策定
自治体・公共 文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)

トリドールホールディングス

2023

讃岐うどん「丸亀製麺」を展開するトリドールHDが、富士通のAI需要予測サービスを国内全823店舗に導入。気象データやPOSデータをもとに日別・時間帯別の客数・販売数を予測し、食品ロス削減と運営効率化を実現。

全823店舗に導入、食品ロス削減・エネルギーマネジメント実現
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ENEOSマテリアル

2023

横河電機と共同で、強化学習AIアルゴリズム「FKDPP」を化学プラントの蒸留塔制御に世界で初めて正式採用。約1年間の実運用で蒸気使用量とCO2排出量を手動制御比で約40%削減。

蒸気使用量・CO2排出量を約40%削減、24時間体制の手動制御が不要に
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 最適化・シミュレーション

IKEA(Ingka Group)

2023

Blue Yonderと連携したAI需要予測技術を全世界で導入。顧客インサイト・天候・経済指標を統合分析し、ポルトガル市場では予測精度を5%向上。在庫最適化と品揃え改善を実現。

ポルトガル市場で予測精度5%向上
小売・流通 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

FOOD & LIFE COMPANIES(スシローAI需要予測)

2022

スシローの回転レーンにICチップ搭載皿を導入し、約200億皿分の販売データをAIで分析。1分後・15分後の需要を予測して最適な握り数を決定し、メニュー廃棄率を75%削減。

メニュー廃棄率75%削減、約200億皿分のデータを分析
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

西友

2022

西友はシノプスの需要予測型自動発注サービス「sinops-CLOUD」を全300店舗以上に導入。日配食品・加工食品・日用品の発注業務を自動化し、店舗在庫の最適化と物流センターの効率化を実現した。

2023年7月より全店舗に順次導入
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

多摩都市モノレール

2022

東芝の輸送計画ICTソリューション「TrueLine」とAI最適化技術を活用し、列車ダイヤと車両運用計画を最適化。2022年3月のダイヤ改正で年間約5%の運用コスト削減を見込む。

年間約5%の運用コスト削減見込み
物流・運輸 最適化・シミュレーション 最適化・シミュレーション

熊本県

2022

県・八代市・宇土市・小国町・西原村の1県4市町村でAIチャットボットを共同調達・共同利用。自治体間連携によるスケールメリットを活かしたコスト効率的なAI導入モデル。

1県4市町村の共同調達・共同利用を実現
自治体・公共 カスタマーサポート・問い合わせ対応 チャットボット・対話AI

花王

2022

花王はAIを活用した需要予測モデルにより販売予測精度を77%から91%に向上。市場情報・広告情報・SNS情報・気象情報など多変量データをマシンラーニングで分析し、廃棄25%削減に貢献した。

販売予測精度77%から91%に向上、廃棄25%削減
製造業 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測

ハウス食品グループ

2022

ハウス食品グループはNECのAIを活用した需給・生産管理システムを統合し、全体最適な運用を2021年から開始。数万の予測モデルによる需要予測で欠品半減と廃棄ロス1割削減を目指す。

3年後をめどに欠品半減、製品・資材廃棄ロス1割削減目標
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

カゴメ

2022

カゴメは独自のビッグデータとAI解析技術を組み合わせた生鮮トマトの収量予測システムを開発し、大型菜園に導入。5週先までの収量をAIが予測し、廃棄ロス削減に貢献している。

5週先までの収量予測を実現、廃棄ロス10%削減目標
飲食・食品農業・畜産 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

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