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13件の事例 / 全1942件 定量効果あり

イリノイ・ツール・ワークス(Illinois Tool Works)

2025

ITWがAIロボティクス、AIコンピュータビジョン品質検査、AI需要予測、AI予知保全を分散型事業モデルの各ニッチセグメントに導入。80/20運営モデルを活かし、数百の高付加価値ニッチ市場でのAI活用を推進。

80/20モデルに基づく数百のニッチ市場でのAI適用
製造業 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ローム(歩留まりAI)

2025

LLMを活用した歩留まり分析フレームワークを開発しISSM2024最優秀論文賞を受賞。AIサーバー向けGaNパワー半導体も開発し電力損失2割低減を実現。

ISSM2024最優秀論文賞受賞、AIサーバー向け電力損失2割低減
製造業 品質管理・検査設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

七十七銀行

2025

三菱総合研究所の「審査AIサービス」を住宅ローン審査実務に導入。50%以上の住宅ローン案件をAIがリアルタイムで自動承認判定し、平均応答時間1秒以内を実現。

住宅ローン案件の50%以上を自動承認判定、平均応答時間1秒以内、サービス稼働率100%
金融・保険 最適化・シミュレーション経理・財務・法務 需要予測・数値予測

DSV(ディーエスブイ)

2024

デンマークの物流大手DSVは、2024年にDB Schenkerを143億ユーロで買収し世界最大のフォワーダーへ。Panalpina Digital Hubで予測分析・AI・IoT・ブロックチェーン技術を推進し、AIによる需要予測と自律移動ロボットで倉庫業務の効率化を実現。

DB Schenker買収(143億ユーロ)で世界最大のフォワーダーに、労働集約プロセス約20%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

バローホールディングス(AI自動発注)

2024

ソフトバンクの需要予測サービス「サキミル」を活用し、スーパーマーケットバローの惣菜部門でAI自動発注を開始。利益約5%増加と発注作業時間27%削減を確認。

利益約5%増加、発注作業時間27%削減、76店舗で本格稼働
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ロジスティード

2024

AIを活用した在庫適正化サービスを開発し、杏林堂薬局の物流センターで実証実験を実施。在庫量6〜15%削減とデータ処理・分析業務の月25時間短縮を確認。

在庫量6〜15%削減、データ処理・分析業務月25時間短縮
物流・運輸 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

京セラ(電力需給AI)

2024

AIを活用した需給管理システム「AEMS」を開発し電力事業者に展開。AIによる高精度な電力需給予測で再エネ活用と安定供給の両立を実現。

電力需給管理の自動化・高精度化
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

アサヒ飲料

2024

アサヒ飲料はAIで生産・販売・在庫情報を分析する「MOVO PSI」を活用し、物流の輸送量平準化を推進。実証実験で輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減を達成した。

輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減
飲食・食品 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

佐川急便(配送ルート最適化)

2024

GoogleのAIシステムを活用し約3万人の配達員の配送ルートを再編。ドライバー1人あたりの残業を約1割削減することを目指す大規模プロジェクト。

ドライバー1人あたりの残業を約1割削減を目標
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

中国電力

2023

中国電力はエクサウィザーズと共同でAIを活用した水力発電所の発電計画最適化システムを開発。ダム越流量を年間約600万m³削減し、CO2を年間1,400トン削減する成果を上げた。

ダム越流量を年間約600万m³削減、CO2を年間1,400トン(約770世帯分)削減
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

東京電力エナジーパートナー

2023

AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム(EMS)を開発。電力・熱の需要を30分周期で高精度予測し、コジェネレーション設備の運転計画を自動最適化。

30分周期の高精度需要予測、電熱併給システムの運転計画自動最適化
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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