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185件の事例 / 全1933件 定量効果あり

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・在庫管理生産管理・設備保全 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

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

Rolls-Royce

2021

IntelligentEngineビジョンのもと、AIを活用した航空エンジン検査の高度化を推進。AIによる画像解析で検査時間を90分から10分に短縮し、予知保全のデジタルツイン基盤を構築。

検査時間を90分から10分に短縮(約89%削減)
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知