日本ハム
日本ハムはSAP BTPとAIを活用した在庫引当・需要予測システムを導入し、欠品率の大幅改善と在庫水準の最適化を実現。ベテラン担当者の経験知をAIで標準化した。
Novo Nordisk
OpenAIと戦略的パートナーシップを締結し、創薬・臨床開発・製造・サプライチェーン全体にAIを統合。複雑なデータセットから有望な薬剤候補をAIで特定し、研究から患者への到達時間を短縮。
大阪ガス(Energy Brain)
遠隔AIエネルギーマネジメントシステム「Energy Brain」を活用し、産業用冷凍機を完全停止せずに自動デマンドレスポンス制御する実証に成功。冷凍冷蔵倉庫のエネルギー最適化を実現。
Publix(パブリックス)
米国南東部の大手スーパーPublixが、フロリダ州レイクランドに1.2億ドルを投じたハイテクキャンパスを開設。AIと自動化の研究開発拠点として、需要予測・在庫管理から顧客行動予測まで機械学習を活用した最適化を推進している。
イリノイ・ツール・ワークス(Illinois Tool Works)
ITWがAIロボティクス、AIコンピュータビジョン品質検査、AI需要予測、AI予知保全を分散型事業モデルの各ニッチセグメントに導入。80/20運営モデルを活かし、数百の高付加価値ニッチ市場でのAI活用を推進。
P&Gジャパン
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。
ポーラ・オルビスホールディングス
ポーラ化成工業は化粧品開発支援AIシステム「AIM POLAR」を開発。感触設計AIと品質予測AIにより、試作回数を大幅に削減しながら、パーソナライズ化粧品の実現に向けた処方設計の高速化を推進している。
GEヴァーノバ(GE Vernova)
GEヴァーノバはAIによるインテリジェント電力グリッドに関する2本のホワイトペーパーを発表。GridOS Data Fabricで複数システムのデータを統合し、段階的な自動化アプローチで電力網の知能化を推進している。
Suzano(スザノ)
ブラジルのパルプ世界最大手Suzanoは、AIアルゴリズムで最適な植林樹種選定を実施するとともに、製造拠点の過去データ分析でオペレーターに最適生産プロセスを推奨し、エネルギー・化学薬品の使用量削減を実現。
ノーリツ
DataRobotのEnterprise AI Suiteを活用し「AI故障診断支援アプリ」を開発。予測AIと生成AIを組み合わせ、サービスエンジニアの故障診断時間を大幅短縮。
東邦ガスネットワーク(空き家予測AI)
マイクロベースと共同で全国初のAIによる将来の空き家予測を実現。都市ガス使用量等のデータから住居単位で4年後の空き家状況を約9割の精度で予測し、ガス管更新計画を効率化。
ニチレイ・アイス(AIサプライチェーン最適化)
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。
サン・ファーマ(Sun Pharma)
インド最大の製薬企業がAIによる創薬効率化と臨床試験最適化に着手。AIRA MatrixへのAI投資で画像解析ベースのR&D強化を推進。
ベーリンガーインゲルハイム(Boehringer Ingelheim)
Brainomix社と提携し、AIによるCTスキャン画像解析で線維化肺疾患の早期診断を加速。AI活用のパイオニア企業(上位3%)として創薬効率化を推進。
ニューバランス(New Balance)
ニューバランスがAIコンテキスト解析プラットフォーム(Silverpush Mirrors AI)でYouTube動画を分析し、UEFA Euros・ウィンブルドン・オリンピック期間中にスポーツファンへの精密なターゲティング広告を展開。Prime AIのサイズ予測でEC返品率も削減。
エイベックス
Domo.AIの予測モデルを活用し、旧譜楽曲の「バズりの予兆」を検知するシステムを構築。ストリーミング再生数の予測値と実績値の差異を監視し、迅速なプロモーションでトップ・プレイリストへのチャートインを実現。
新潟県
AIを活用した舗装点検と三条ダム流入量予測で土木DXを推進。車載カメラ画像をAIで判定する舗装点検と、AIによる精密な水位予測で豪雨時の事前放流を最適化。
ミライ菜園
AIで病害虫の発生を予測する防除DXアプリ「TENRYO」がJA豊橋に導入決定。20年分の気象データと発生履歴をAI分析し、ブロッコリー農家で収量15%増を実証。
ABインベブ(AB InBev)
Google Cloud/Pluto7とのAIパートナーシップでビール濾過プロセスを最適化し、ランあたりバレル数60%増を達成。AIサプライチェーン革新でタッチレス計画を推進。
積水化学工業
日立と協創しAI・量子アニーリングを活用したマテリアルズインフォマティクス(MI)を推進。材料特性予測AIの精度向上により材料開発期間を2割短縮。