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8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

オプティマインド

2024

配送ルート最適化AI「Loogia」を開発・提供し、西濃運輸との共同実証実験で約20%の配達時間削減を目指す。1000万回分の走行データをAIが分析し、最適な配送ルートを自動算出する。

約20%の配達時間削減目標、40以上の現場制約を考慮した最適ルート算出
物流・運輸IT・通信 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

S.RIDE

2024

AI需要予測による日時指定配車で95%の配車成功率を実現。2024年にはアプリ配車専用タクシーの運行開始やモビリティデータサービスの事業化など、AI活用領域を拡大。

95%の配車成功率、月間乗車100万回突破(2024年7月)、累計300万ダウンロード
物流・運輸 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

センコーグループ

2024

JDSCと共同で物流倉庫の人員配置をAIで最適化するシステム「SAIFOMW」を開発。テスト運用で14%の工数削減余地を発見し、2024年7月から千葉県の3拠点(400人超)で本格運用を開始。

14%の工数削減余地を発見、400人超の大規模拠点で運用
物流・運輸 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

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