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52件の事例 / 全1942件 定量効果あり

XPO Logistics(XPOロジスティクス)

2025

XPO Logisticsは5億5,000万ドルのデジタルプラットフォーム投資でAI駆動のルート最適化と貨物管理を自動化。5,000台の自律型スマートロボットを北米・欧州の倉庫に展開し、AI動的ルーティングで燃料使用量18%削減。

デジタルプラットフォームに5.5億ドル投資、輸送コスト15%削減、燃料使用量18%削減、配送密度31%向上、労働効率5-7%改善
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

コスモ石油(内航船配船AI)

2025

ALGO ARTISのAI最適化ソリューション「Optium」を内航船配船計画に導入し、2025年4月から本格運用。年間4,000航海の複雑な配船計画の業務効率を約20%改善し、燃料消費量約5%削減を見込む。

業務効率約20%改善、燃料消費量約5%削減見込み
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

コカ・コーラ ボトラーズジャパン(o9サプライチェーンAI)

2025

AIプラットフォーム「o9デジタルブレイン」を採用し、供給計画の最適化を推進。生産能力・資材・物流制約を考慮した最適計画策定により、コスト最小化とサービス最大化を実現。

国内コカ・コーラ社製品の約90%を生産・供給する規模で供給計画最適化
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

Reliance Retail / JioMart(リライアンス・リテール / ジオマート)

2025

インド最大の小売グループReliance RetailのJioMartが、AI駆動のフルフィルメントセンターで30分配送を主要10都市に展開。3.49億人の登録顧客基盤と年間12億件以上の取引データをAIで分析し、需要予測と配送最適化を実施。FY2025売上は前年比8%増。

30分配送を10都市で展開、3.49億人の登録顧客、年間12億件超の取引
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

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

Ocado(オカド)

2025

英国オンライン食品小売のOcadoが、AIとロボティクスを融合したOn-Grid Robotic Pick(OGRP)システムで2024年に3,000万個以上の商品をピッキング。強化学習と行動クローニングによりロボットが継続的に学習し、生産性を大幅に向上させている。

2024年に3,000万個以上をロボットピッキング
小売・流通 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

Ahold Delhaize(アホールド・デレーズ)

2025

欧米で食品小売を展開するAhold Delhaizeが、W23 Globalを通じてAIスタートアップのHarmonyaとProtex AIに投資。AIと自動化を物流・配送センターに導入し、2028年までに累計50億ユーロのコスト削減を目標とする。

2028年までに累計50億ユーロの削減目標
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

ロス・ストアーズ(Ross Stores)

2025

ロス・ストアーズがAI需要予測・自動補充・サプライチェーン最適化をOracle・Blue Yonderと連携して展開。FY2026に約11億ドルの設備投資でテクノロジー刷新と物流センター自動化を推進。セルフチェックアウトの試験導入も開始。

FY2026設備投資約11億ドル(テクノロジー・物流自動化含む)
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

ホーメル・フーズ(Hormel Foods)

2025

ホーメルがo9 SolutionsのAI需要計画プラットフォームを70以上の拠点に導入。Accentureと連携し、ドライ・冷蔵ネットワーク全体で機械学習によるタッチレス予測を実現。反応的な対応からデータ駆動型の計画立案への転換を達成。

70以上の拠点に展開、手動オーバーライドの削減、季節需要予測精度の向上
飲食・食品 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

太平洋セメント

2025

国内セメント業界初のAI配船計画最適化システムの運用を開始。10の1400乗通りの組み合わせから最適な配船計画をAIが自動算出。

10の1400乗通りの組み合わせからの最適化
製造業 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

三菱ガス化学(配船最適化)

2025

AIを活用した外航メタノール船の配船計画最適化システムを本格運用開始。属人化していた配船計画業務をAIで自動化し、夜間の自動計算で計画策定を完了。

配船計画業務の夜間自動化
製造業 物流・配送最適化 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

Walmart

2025

150万人の従業員向けにAI搭載ツールスイートを展開。リアルタイム44言語翻訳やAIタスク管理でシフト計画時間を90分から30分に短縮。会話型AIは週90万人以上が利用。

シフト計画時間90分→30分、会話型AIの週間ユーザー90万人以上・1日300万クエリ以上
小売・流通 社内ナレッジ検索・共有物流・配送最適化 生成AI(テキスト)AIエージェント最適化・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

Kuehne+Nagel(キューネ・ナーゲル)

2024

世界最大の航空貨物フォワーダーKuehne+Nagelは、AIとプロセスオートメーションで航空・海上・陸上貨物の統合管理を推進。FreightNetデジタル物流管理システムでオンライン見積り・予約・追跡を自動化。2025年にはAI・ヘルスケア・航空宇宙セクターで市場シェア拡大。

世界最大の航空貨物フォワーダーとしてAI関連セクターで市場シェア拡大
物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 OCR・文書解析最適化・シミュレーション

CMA CGM(CMA CGM)

2024

フランスの海運大手CMA CGMは、Googleとの戦略提携とMistral AIへの1億ユーロ投資で、海上ルート最適化・コンテナ配置・需要予測にAIを全面導入。物流子会社CEVAもGoogleのAI技術でスマート倉庫管理を展開。

Mistral AIに1億ユーロの5年戦略投資、年間3,000人のAI人材育成
物流・運輸 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

出光興産(タンクローリー配車AI)

2024

アクセンチュアと共同でAIと最適化モデルを活用したタンクローリー配車計画システムを開発し、12月から本格導入。1日約5,000件のオーダーに対する配車計画作成時間を25%削減。

配車計画作成時間25%削減、1日約5,000件・最大約1,800台のローリー管理
エネルギー・インフラ 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

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