3件の事例 / 全1942件
定量効果あり
P&Gジャパン
2025
P&GジャパンはAI需要予測システムを一部流通パートナーと運用し、トラック台数7%削減と積載効率5%改善を実現。2030年までにAI統合データ基盤で店頭欠品の自動防止を目指す。
トラック台数7%削減、積載効率5%改善
Daimler Truck(ダイムラートラック)
2024
Daimler TruckはTorc Robotics(子会社)と連携し、SAEレベル4の自律走行トラックの実用化を推進。Freightliner Cascadiaプラットフォームに自律走行技術を統合し、2024年にテキサスで無人テスト走行に成功。
テストトラック上で時速65マイルでの無人走行に成功、2027年米国市場投入目標
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