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6件の事例 / 全1942件 定量効果あり

XPO Logistics(XPOロジスティクス)

2025

XPO Logisticsは5億5,000万ドルのデジタルプラットフォーム投資でAI駆動のルート最適化と貨物管理を自動化。5,000台の自律型スマートロボットを北米・欧州の倉庫に展開し、AI動的ルーティングで燃料使用量18%削減。

デジタルプラットフォームに5.5億ドル投資、輸送コスト15%削減、燃料使用量18%削減、配送密度31%向上、労働効率5-7%改善
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

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

SBSホールディングス

2024

AI・ビッグデータを活用した需要予測・最適配送ルート計画と、ロボットストレージシステム「オートストア」等の自動化設備を統合した物流DXを推進。2024年の物流事業売上高は4,203億円。

物流事業売上高4,203億円(2024年12月期)
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

マースク(Maersk)

2024

マースクはAI搭載ロボティクスソリューションをUK倉庫に展開し、注文ソーティング速度を従来の3倍に向上。上流のバッチ在庫ピッキングも最大33%改善し、倉庫オペレーションの自動化を加速している。

注文ソーティング速度3倍向上、バッチ在庫ピッキング最大33%改善
物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

Amazon

2024

世界の物流拠点に100万台超のロボットを導入し、AI統合制御システム「Deep Fleet」で数万台のロボットを協調動作させる次世代物流を実現。配送コストを従来比25%削減。

100万台超のロボット導入、配送コスト25%削減、1日最大65万個出荷(相模原FC)
小売・流通物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・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