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21件の事例 / 全1942件 定量効果あり

Swiggy(スウィギー)

2025

インド第2位のフードデリバリーSwiggyが、Microsoft FabricのReal-Time Intelligenceを導入。在庫レベルから道路状況までストリーミングデータをリアルタイム分析し、不正なクーポン利用の即時検出や配送ルート最適化を実現。2024年11月にIPOで13.4億ドルを調達。

2024年度受注9.23億件(前年比22%増)
飲食・食品 物流・配送最適化不正検知・リスク管理 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

コストコ(Costco)

2025

コストコはAIを活用した予測需要予測、動的価格設定、サプライチェーンロジスティクスの最適化をバックエンドで推進。2025年に27〜29の新規倉庫開設を計画し、AIが国際的な在庫管理の複雑性に対応している。

2025年に27〜29の新規倉庫を韓国・スウェーデン含む国際展開
小売・流通 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

Vale(ヴァーレ)- Capanema自律鉱山

2024

ブラジルの鉱業大手Valeは、Capanema鉱山で全搬送トラックをCaterpillar 789D自律トラックで運用する計画を推進。90km離れたBrucutu制御室から遠隔監視し、尾鉱ダム不使用・自然含水処理のサステナブル鉱山モデルを構築。年間1,500万トンの増産効果。

年間約1,500万トンの鉄鉱石増産、CO2排出年間160トン削減、Caterpillar 789D(194トンクラス)自律トラック全機展開
エネルギー・インフラ 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

Rio Tinto(リオ・ティント)

2024

Rio Tintoは全世界で約700台の搬送トラックを運用し、Pilbara地域で大規模な自律走行を展開。Oyu Tolgoiでバッテリー電動自律トラック8台のデモンストレーションを実施し、ロボットバッテリー交換ステーションも導入。

全世界で約700台の搬送トラック運用、2024年銅生産量前年比13%増、Oyu Tolgoiで8台のバッテリー電動自律トラック実証
エネルギー・インフラ 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

Anglo American(アングロ・アメリカン)

2024

英国・南アフリカの鉱業大手Anglo Americanは、チリのLos Bronces銅鉱山でKomatsu FrontRunner自律搬送システムを62台規模で展開。FutureSmart Mining戦略のもと、AI・データ分析で操業効率・安全性・持続可能性を改善。

Los Broncesで62台の自律トラック運用計画、Quellaveco鉱山でも自律搬送展開
エネルギー・インフラ 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

Fortescue(フォーテスキュー)

2024

オーストラリアの鉄鉱石大手Fortescueは、約200台の自律走行トラックを運用し、累計5,200万km以上走行・15億トン超の物資を運搬。Liebherrとゼロエミッション自律搬送システムの共同開発、Scaniaと自律ロードトレインの開発も推進。

約200台の自律トラック運用、累計5,200万km走行、15億トン超運搬
エネルギー・インフラ 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

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
製造業物流・運輸 設計・R&D物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

西濃運輸(AIドラレコ解析)

2024

全国188拠点・約1万台にAIドラレコ解析システムを導入。走行映像をAIが解析してドライバーの運転傾向を分析し、安全運転指導の標準化と事故防止を推進。

全188拠点・約1万台に展開、配送時間約20%削減を目標
物流・運輸 品質管理・検査物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

サントリー(チェーントレーサビリティ)

2024

日立と協創し、原材料入荷から製造・物流・倉庫保管までの情報を一元管理するチェーントレーサビリティシステムを開発。サントリー清涼飲料の国内全工場・倉庫で運用開始。

国内全工場・倉庫で運用開始、品質保証部門の業務効率化を実現
飲食・食品 品質管理・検査物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

ニチレイ・アイス(AIサプライチェーン最適化)

2024

日立のAIを活用し、ニチレイフーズグループのニチレイ・アイスにサプライチェーン計画業務を最適化するシステムを導入。需要予測から生産・物流計画までの一体最適化を実現。

サプライチェーン計画業務の一体最適化を実現
飲食・食品 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Marks & Spencer(マークス&スペンサー)

2024

英国大手小売M&SがSymphonyAIのコンピュータビジョン技術を店舗運営に導入。ハンドヘルドデバイスで棚の画像をリアルタイム分析し、プラノグラムとの差異を即座に検出。食品サプライチェーンにはAIと自動化に3.4億ポンドを投資し、鮮度向上と廃棄削減を推進。

食品サプライチェーンに3.4億ポンド投資
小売・流通 品質管理・検査物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

Domino's Pizza(ドミノ・ピザ)

2024

Domino's PizzaがMicrosoftとAI駆動イノベーション提携を発表。Azure OpenAI Serviceを活用し、注文処理、品質管理、配送最適化を推進。AIによる電話注文処理が北米の約80%を占め、DOM Pizza Checkerによるコンピュータビジョンで品質検査を自動化している。

北米電話注文の約80%をAI処理、注文完了時間予測精度95%(従来75%)
飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応品質管理・検査物流・配送最適化 画像認識・外観検査音声認識・音声合成最適化・シミュレーション

安田倉庫

2024

DX事業推進室を設置し、AGV・AGF・AMR等のロボット導入に加え、AI画像検品ソリューションによる医療機器物流の検品工程DXを推進。2023年にDX認定事業者に認定。

物流・運輸 品質管理・検査物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

日本梱包運輸倉庫

2024

AWSのサーバレスアーキテクチャを活用した新WMS「CIRRUS」を開発し、倉庫内業務のモバイル端末化とデータ蓄積基盤を構築。紙・電話ベースの業務プロセスを電子化し、DXの基盤を整備。

物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

Tyson Foods

2024

Tyson FoodsはPalantirのAIプラットフォームを導入し、食肉加工のサプライチェーン全体を最適化。2年間で2億ドル以上のコスト削減を達成し、積載率を46%から87%に改善した。

2億ドル以上のコスト削減、積載率46%から87%に改善
飲食・食品 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 画像認識・外観検査需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

出光興産

2024

出光興産はアクセンチュアと共同で、AIと数理最適化を活用したタンクローリー配車計画作成システム「aIDEM」を構築。配車計画作成時間を25%短縮し、年間約3,500万KLの燃料配送を効率化した。

配車計画作成時間を25%短縮
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

DoorDash

2024

飲食デリバリー大手がAIパワードツール群を発表。AIによるメニュー写真の自動生成・商品説明の最適化・価格分析を提供し、加盟レストランの売上向上とオンライン展開を支援。自律配送プラットフォームも構築。

800万人以上のDasherネットワーク、自律配送ロボットDotで6枚のピザを時速20mphで配送
IT・通信飲食・食品 マーケティング・広告物流・配送最適化 生成AI(テキスト)生成AI(画像・動画)最適化・シミュレーション

Waymo

2024

Alphabet傘下の自動運転企業が2024年に400万回以上の完全自動運転配車を達成。毎週15万回以上のトリップを提供し、フェニックス・サンフランシスコ・ロサンゼルスで商用サービスを展開。

2024年に400万回以上の完全自動運転、累計500万回超、毎週15万回以上、CO2排出600万kg以上の削減
物流・運輸IT・通信 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

日本通運(NXグループ)

2024

AI活用による物流現場の最適化に向けた実証実験を開始。販売物流現場でDXを推進し、AIによる精緻な需要予測でサプライチェーンを支援。

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

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