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16件の事例 / 全1942件 定量効果あり

マツキヨココカラ&カンパニー

2026

マツキヨココカラ&カンパニーはAI・機械学習による非財務指標と財務指標の相関分析を統合報告書に導入。データ分析に基づく新アプリで顧客データ統合を実現し、DL累計1,250万超を達成。

新アプリDL累計1,250万超、移行率90%超、6カ月継続率85%
小売・流通 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

Chewy(チューイー)

2025

米国最大のペット用品EC Chewyが、統合データプラットフォームとAIツール基盤を構築し、顧客体験からサプライチェーンまでAIを全社展開。ペットのプロファイル(品種・年齢・好み)に基づくAIパーソナライズ推薦を実施し、2027年に年間5,000万ドル以上のコスト削減を見込む。

2027年に年間5,000万ドル以上のコスト削減見込み
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ物流・配送最適化 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

Woolworths(ウールワース・オーストラリア)

2025

オーストラリア最大のスーパーWoolworthsが、GoogleのGeminiプラットフォームでデジタルアシスタント「Olive」をアップグレード。オーストラリア初のAI買い物エージェントとして、食事プラン作成や自動カート構築を実現。RELEX Solutionsの導入で食品廃棄を最大40%削減。

食品廃棄最大40%削減、店舗陳列時間最大20%短縮
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

TJXカンパニーズ(TJX Companies)

2025

TJX(T.J.Maxx・Marshalls運営)がオフプライス小売モデルにAIを統合。AIアルゴリズムによる購買行動分析・パーソナライズ推薦、AI需要予測による在庫最適化、動的価格調整を導入し、独自のトレジャーハントモデルをAIで強化。

オフプライス小売の在庫最適化と動的価格調整を実現
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーションレコメンド・パーソナライズ

atama plus

2025

AI個別最適化学習教材「atama+」を全国4,500校以上に展開し、フランチャイズ塾「atama+塾」の全国展開を開始。累計7億回以上の回答データでAIの推薦精度を向上。KDDIグループ・イーオンとも提携。

全国47都道府県4,500校以上に導入、累計7億回以上の回答データ、KDDI/イーオンが40校舎展開
教育 レコメンド・パーソナライズ 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

Allstate(オールステート)

2024

米国大手保険会社がAI画像認識で顧客撮影の損害写真を分析し、迅速・正確な査定を実現。テレマティクスとIoTデータをAIで分析し、行動ベースの保険料設定を推進。

テレマティクスと価格最適化で必要値上げ幅を軽減、AI活用で業務効率化
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ品質管理・検査 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

マグロウヒル(McGraw Hill)

2024

AI搭載の適応型学習プラットフォーム「ALEKS Adventure」をK-3年生向けに新発売。知識空間理論と機械学習によるリアルタイム個別最適化学習パスを提供。

20年以上にわたり数百万人の学習者を支援した実績
教育 レコメンド・パーソナライズ 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

デクスコム(Dexcom)

2024

グルコースバイオセンシング分野初の生成AIプラットフォームをGoogle Cloud上に構築し、OTC連続血糖モニター「Stelo」に搭載。個別化された週次インサイトを自動生成。

CGMメーカー初の生成AI統合、FDA承認の初のOTC血糖バイオセンサー
医療・ヘルスケア レコメンド・パーソナライズ 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

ピンドゥオドゥオ(Pinduoduo / Temu)

2024

ピンドゥオドゥオ(Temu親会社)がAI監視システムで品質不正・コスト割れ商品を自動検知。AI価格最適化・消費者行動予測アルゴリズムにより、パーソナライズされた商品推薦と動的価格設定を実現し、220以上の国・地域に展開。

クロスボーダーECでの品質不正・コスト割れ商品の自動検知
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知レコメンド・パーソナライズ

ノードストローム(Nordstrom)

2024

ノードストロームが生成AIを活用したアプリリニューアルを実施。スタイリスト×AIのトレンドレポート、Style Swipes機能、自然言語検索を導入。バックエンドでは100以上のAIモデルが在庫管理・注文ルーティング・需要予測を日次運用。

100以上のAIモデルを日次運用
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

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

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

CureApp

2024

世界初の保険適用高血圧治療補助アプリ「CureApp HT」を展開。患者の生活習慣データをAIが分析し個別最適化された治療ガイダンスを提供。2024年には診療報酬改定に合わせ「血圧チャレンジプログラム」を新たに開始。

世界初の保険適用高血圧治療アプリ、保険点数:初回140点+月830点(最大6ヶ月)
医療・ヘルスケア レコメンド・パーソナライズ 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

トライアルホールディングス

2024

独自開発のリテールAIカメラとセルフレジ機能付き買い物カート「Skip Cart」で次世代型スマートストアを展開。Skip Cartは245店舗・2万台超が稼働し、月間約480万人が利用する世界最大規模のAI小売プラットフォーム。

Skip Cart稼働245店舗・2万台超、月間約480万人利用、2024年3月東証グロース市場上場、売上高7,110億円
小売・流通IT・通信 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・数値予測レコメンド・パーソナライズ

COMPASS(Qubena)

2024

学習eポータル+AI型教材「Qubena(キュビナ)」を全国170以上の自治体・約2,300校に展開。累計100万人以上の児童生徒が利用し、累計解答数は25億件を突破。個別最適な学びをAIで実現。

全国170以上の自治体・約2,300校、累計100万人以上利用、累計解答数25億件突破
教育IT・通信 レコメンド・パーソナライズ 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

日本KFC(CDPとAIマーケティング)

2022

Treasure Data CDPを導入し、購買・アプリ・注文など各チャネルデータを統合。AI機械学習によるセグメント分析とマーケティングオートメーションで顧客理解を深化。

800万人利用のアプリを軸にCRM戦略を展開
飲食・食品 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ