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124件の事例 / 全1942件 定量効果あり

野村不動産ソリューションズ(AI査定)

2024

不動産査定業務にAIを活用し、膨大な取引データから適正価格を瞬時に算出。営業担当者の査定業務を大幅に効率化し、顧客への迅速な提案を実現。

査定業務の大幅効率化、顧客への迅速な提案を実現
建設・不動産 最適化・シミュレーション営業支援・販売 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

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

フェデックス(FedEx)

2024

フェデックスはAI搭載の出荷監視・介入ソリューション「FedEx Surround」を欧州市場に展開。機械学習による予測分析で出荷リスクを事前に検知し、ヘルスケア・航空宇宙・ハイテク業界の高付加価値貨物を保護している。

2秒ごとの位置データ送信(従来の数十倍の追跡頻度)
物流・運輸 物流・配送最適化 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

イベルドローラ(Iberdrola)

2024

イベルドローラはAWSをAIワークロードの優先クラウドプロバイダーに選定し、風力発電所の設計最適化、400カ所の風力発電所の気象予測改善、送配電網のAI最適化を推進している。

再生可能エネルギーサイト全体でエネルギー浪費約25%削減、全世界400風力発電所の気象予測改善
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

シェル(Shell)

2024

シェルはC3.aiとMicrosoft Azureを活用したAI予知保全プログラムを全世界10,000台以上の機器に展開。非計画ダウンタイムを45%削減し、年間約4億ドルのメンテナンスコスト削減を実現した。

非計画ダウンタイム45%削減、メンテナンスコスト年間約4億ドル削減、設備稼働率93%→98%向上
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

セフォラ(Sephora / LVMH)

2024

セフォラはRELEX SolutionsのAI駆動需要予測・自動補充ソリューションを35カ国・2,500以上の店舗に導入。在庫回転率の改善と陳腐化リスクの削減を実現しながら、AI肌診断ツールで顧客体験も革新した。

35カ国2,500以上の店舗に展開、肌診断ツールは70,000の医療グレード画像で学習・95%の信頼性
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

キャピタル・ワン(Capital One)

2024

キャピタル・ワンはグラフニューラルネットワークと金融取引埋め込み技術を活用した高度な不正検知システムを開発。AIアシスタント「Eno」と組み合わせ、精度を17ポイント向上させながら誤拒否を削減した。

不正検知精度17ポイント向上、正当取引の誤拒否を削減
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

センコーグループ(出荷量予測)

2024

H2O Driverless AIを導入し、倉庫の出荷量予測精度を60%から87%に大幅向上。予測期間も1週間から1ヶ月に延長しながら精度を維持し、要員計画・配置の効率化を実現。

予測精度60%→87%に向上、予測期間を1週間→1ヶ月に延長
物流・運輸 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

警視庁

2024

AIとビッグデータを活用した交通管制システムの高度化プロジェクトを推進。AIによる特異渋滞の検知と信号機の自動調整を全国の警察で初めて本格導入。

30分後の渋滞の長さを40メートル以下の誤差で予測
自治体・公共 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

花王

2024

AIを活用した需要予測で販売予測精度を77%から91%に向上。化粧品の画像データとリリース文章をAIで解析し、廃棄金額25%削減を実現。

販売予測精度77%→91%に向上、予測精度85%向上、廃棄金額25%削減
製造業 需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

高松市

2024

IoT共通プラットフォームを活用した「スマートシティたかまつ」を推進。水位・潮位センサーのリアルタイムデータとAI分析を組み合わせた防災対策を構築し、近隣市町との広域連携も実現。

近隣市町との広域連携を実現
自治体・公共 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

練馬区

2024

富士通Japanと共同開発した「未納対策支援AI」を全国初で運用開始。住民税・国保料の未納案件について、調査先選定時間を1件30分から約3分へ大幅短縮。

調査先選定時間を1件30分→約3分に短縮(90%減)
自治体・公共 経理・財務・法務不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測

ウーバー(Uber)

2024

Uberは自社開発のMLプラットフォーム「Michelangelo」を8年間にわたり進化させ、5,000以上のモデルを本番運用。ピーク時に毎秒1,000万件のリアルタイム予測を処理し、ETA計算・マッチング・不正検知など全事業に活用している。

5,000以上のモデルを本番運用、月間2万以上の訓練ジョブ、ピーク時毎秒1,000万件のリアルタイム予測
IT・通信 レコメンド・パーソナライズ最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Mayo Clinic

2024

AI搭載心電図(ECG)アルゴリズムにより、臨床診断の最大10年前に心房細動を予測できることを人口ベース研究で実証。AI誘導スクリーニングで従来見逃されていた心房細動症例を新規検出。

心房細動を臨床診断の最大10年前に予測、高リスク群633名中48名の心房細動を検出
医療・ヘルスケア 品質管理・検査 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

AstraZeneca

2024

AI疾患予測ツール「MILTON」を開発し2024年にNature Geneticsに発表。67種の臨床バイオマーカーから1,000以上の疾患を診断前に予測可能で、新薬標的・バイオマーカー発見を加速。

1,091疾患で高い予測能力(AUC 0.7以上)、121疾患で優秀な予測性能(AUC 0.9以上)
医療・ヘルスケア 設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

エーザイ

2024

エコナビスタと業務提携し、認知症予測AIモデルと脳健康チェックツール「のうKNOW」を活用して高齢者施設での認知機能変化の早期検出実証実験を開始。認知症エコシステムの構築を目指す。

高齢者施設での認知機能変化の早期検出実証を開始
医療・ヘルスケア 設計・R&D 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

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

Goldman Sachs

2024

自社データプラットフォーム「Legend」と生成AIを統合し、トレーディング・コンプライアンス・リスク管理の各領域でAIを本格展開。戦略検証サイクルを60%以上短縮し、500人以上のAIエンジニアを新規採用。

戦略検証サイクルを60%以上短縮、2024年だけで500人以上のAIエンジニアを採用
金融・保険 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

住友生命

2024

約3万人の営業職員を対象にAI顧客情報管理システムを導入。顧客の意向や状況をAIが高精度に分析し、営業職員の提案活動を支援。Vitalityプログラムとの連携も推進。

約3万人の営業職員が利用、2024年11月25日から運用開始
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

BIPROGY

2024

BIPROGY(旧日本ユニシス)はAI需要予測による自動発注サービス「AI-Order Foresight」をライフコーポレーション全304店舗の生鮮部門に導入。販売実績・気象情報等をAIで分析し、発注数を自動算出することで作業時間と廃棄ロスを削減した。

全304店舗の生鮮部門への導入完了
IT・通信 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