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121件の事例 / 全1933件 定量効果あり

リンガーハット

2024

パロアルトインサイトと共同開発したAI需要予測システムを直営全店舗に展開。自動発注アプリとシフト管理アプリにより、食品ロス削減・人件費最適化・店長の事務作業削減を実現。

リンガーハット・濵かつ直営492店舗全店に導入完了、発注業務と食品ロスの削減
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測

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

オプト(CRAIS for Text)

2023

ChatGPTと効果予測AIを組み合わせ、多数の広告テキストから効果の高いクリエイティブを厳選する「CRAIS for Text」を開発。広告業界初のChatGPTと効果予測AI統合型クリエイティブ制作ツール。

広告業界初のChatGPT×効果予測AI統合ツール
専門サービス マーケティング・広告 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

サンリオピューロランド

2023

シンプレクスが構築した動員予測AIシステムを導入。機械学習を用いて来場者数を予測し、スタッフ配置やアトラクション運営の最適化を実現。テーマパーク運営の効率化とゲスト体験向上を両立。

来場者数予測によるパーク運営最適化
専門サービス 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

山形銀行

2023

AIプラットフォームDataRobotを導入し、カードローン顧客開拓にAIを活用。AIが抽出した顧客への電話勧誘で通話率2倍・成約率1.5倍を実現。東北地銀初のDX認定事業者。

電話通話率2倍、成約率1.5倍
金融・保険 マーケティング・広告営業支援・販売 需要予測・数値予測

SBI新生銀行(住宅ローンAI審査)

2023

SBI新生銀行が、住宅ローン審査業務にDayta ConsultingのAI審査サービスを採用した。AI審査モデルが個別ローン案件のデフォルト確率を算出して金融機関に提供する仕組みで、審査業務の迅速化を図る。

金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測

ベジタリア

2023

ベジタリアは圃場の環境情報や作物の生育状況をIoTセンサーで常時モニタリングし、AIで解析するスマート農業プラットフォーム「フィールドサーバ」を提供。遠隔での栽培管理を実現している。

農業・畜産 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ヤオコー

2023

日立製作所・オプティマムアーキテクトと共同でAI需要予測に基づく自動発注システムを全182店舗に導入。発注時間を約85%短縮し、自動化率98%を達成。

発注時間を約3時間から約25分に短縮(85%削減)。在庫15%削減。自動化率98%
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

東京電力エナジーパートナー

2023

AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム(EMS)を開発。電力・熱の需要を30分周期で高精度予測し、コジェネレーション設備の運転計画を自動最適化。

30分周期の高精度需要予測、電熱併給システムの運転計画自動最適化
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

IKEA(Ingka Group)

2023

Blue Yonderと連携したAI需要予測技術を全世界で導入。顧客インサイト・天候・経済指標を統合分析し、ポルトガル市場では予測精度を5%向上。在庫最適化と品揃え改善を実現。

ポルトガル市場で予測精度5%向上
小売・流通 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

住友化学

2023

マテリアルズインフォマティクスで材料開発時間を従来の10分の1に短縮。さらに全従業員約6,500名向けに社内生成AIサービス「ChatSCC」を開発し、全社的なAI活用を推進。

材料開発時間を従来の10分の1に短縮、全従業員約6,500名にChatSCC提供
製造業 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

四国電力(AI電力需給最適化)

2022

デジタルツインとAI最適化プラットフォーム「ReNom Power」を活用し、電力需給計画の最適化・自動化を実現。再生可能エネルギー拡大に伴う需給計画の複雑化に対応。

2022年7月より運用開始、電力需給計画の最適化を実現
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

八十二銀行

2022

DataRobot AI Cloudプラットフォームを導入し、融資先企業の業況変化を予測するAIを構築。口座取引記録など700項目のデータを匿名化して活用し、支援が必要な企業を早期に検知する仕組みを内製化した。

50種以上のAIモデルを開発・運用
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測

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
製造業 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測

カゴメ

2022

カゴメは独自のビッグデータとAI解析技術を組み合わせた生鮮トマトの収量予測システムを開発し、大型菜園に導入。5週先までの収量をAIが予測し、廃棄ロス削減に貢献している。

5週先までの収量予測を実現、廃棄ロス10%削減目標
飲食・食品農業・畜産 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

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

ベルク(ThoughtSpot)

2021

ベルクは売れ筋データのタイムリーな把握と発注精度向上のためにAI分析ツール「ThoughtSpot」を導入し、約300人の社員がデータドリブンな意思決定を実現。

2021年末までに約300人が活用
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

旭鉄工

2021

トヨタ系自動車部品メーカーがIoTとAIを活用した製造改善を推進。100の製造ラインで平均43%の生産性向上を達成し、年間4億円以上の労務費削減を実現。自社ノウハウを外販するスマートサービスも展開。

100ラインで平均43%生産性向上(最大280%)、年間労務費4億円以上削減(31億→27億円)、年間4万時間の労働時間低減
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ファーストリテイリング(ユニクロ)

2021

Googleとの協業でAI需要予測とサプライチェーン最適化を推進。顧客の声をAIで分析して個店・SKU単位の改善を実現し、物流センターではAI・ロボティクスで倉庫自動化を推進。

顧客分析を個店・SKU単位まで精緻化
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

PayPal(不正検知モデルの精度向上)

2018

PayPalが不正検知モデルの開発にH2O Driverless AIを使い、単一のテストでモデル精度を約6%向上させた。10年以上にわたり特徴量設計を続けてきたチームにとっても大きな成果だった。

単一のテストでモデル精度が約6%向上。モデル開発は6倍高速化し、上位5つの特徴量は自動生成されたものだった。
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