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141件の事例 / 全1942件 定量効果あり

Coupang(クーパン)- AIファクトリー

2024

韓国最大のECプラットフォームCoupangが、NVIDIAのDGX SuperPOD上にCoupang Intelligent Cloud(CIC)を構築し、EC物流のAI革新を推進。GPU利用率を65%から95%に向上させ、2022〜2024年にAI・先端技術に30億ドル以上を投資。2024年の売上は約277億ドル。

GPU利用率65%→95%向上、AI投資30億ドル以上(2022〜2024年)
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

Deliveroo(デリバルー)

2024

英国発のフードデリバリーDeliverooが、AIによる動的配車・ルート最適化と需要予測型価格設定を全10市場で展開。17.9万以上の加盟店と15万以上のライダーのマッチングをリアルタイムAIが最適化。機械学習チームがマーケティング・財務などの部門横断的な意思決定も支援。

17.9万加盟店・15万ライダーのマッチングを最適化
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

Migros(ミグロ)

2024

スイス最大の小売企業Migrosが、invent.aiのAI予測・補充プラットフォームを全11配送センター・2,000店舗に導入。在庫日数を11%以上削減し、販売ロスを1.3%低減、在庫可用性を1.7%向上させた。

在庫日数11%以上削減、販売ロス1.3%低減、在庫可用性1.7%向上
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Sainsbury's(セインズベリーズ)

2024

英国大手スーパーSainsbury'sがMicrosoftと5年間の戦略提携を締結。AIとMLを活用し、サプライチェーンの在庫可用性を約2%改善。損失防止にもAIを導入し、既存顧客のスキャン行動分析で不正を削減している。

サプライチェーンの在庫可用性約2%改善
小売・流通 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

リーウェイズ(Gate. AI不動産査定)

2024

5.5億件の不動産取引データとAIを活用した不動産価値分析クラウド「Gate.」を550社に提供。賃料予測の誤差率4.98%、最長50年先の将来価値を分析可能。

550社導入、賃料予測誤差率4.98%、5.5億件のデータ
建設・不動産 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

サザンカンパニー(Southern Company)

2024

アラバマ・パワーがDatabricksベースのAI暴風雨管理システム「SPEAR」と電力網信頼性分析「RAMP」を構築。顧客停電履歴の検索を4時間から4秒に短縮し、暴風雨の影響予測とリアルタイム対応を実現。AIデータセンター向け電力供給にも812億ドル規模の投資を計画。

顧客停電履歴検索を4時間から4秒に短縮
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

AES

2024

Andrew NgのAI FundとAI駆動型エネルギーソリューション開発で戦略提携。独自のFarseer AI発電予測・AMART市場自動化プログラムで初年度340万ドル、2023年に550万ドルの収益を創出し、再エネ・蓄電池管理の最適化を推進。

Farseer/AMARTプログラムで初年度340万ドル、2023年550万ドル、2024年800万ドル見込み
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

イズミ

2024

「ゆめタウン」を展開するイズミはAI需要予測型自動発注やセミセルフレジを導入し、1人当たりの生産性向上と食品ロス削減を推進。DXによる店舗運営の高度化を加速。

1人当たり生産性向上、食品ロス削減に貢献
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

サンドラッグ(自動発注)

2024

サンドラッグはブライセンと共同で本部物流およびPB商品の自動発注システムをリリース。全国1,500店舗を支える物流センター全拠点の発注業務を自動化した。

全国1,500店舗を支える全物流センターで稼働
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

イオンリテール(AIカカク)

2024

イオンリテールは日本IBMと開発した「AIカカク」で、AIが"その日その時"の最適な値引き率を提示。食品ロス削減と売上最大化を同時に実現するシステムを生鮮部門に拡大。

約1,200品目に適用拡大、2024年5月より生鮮部門(畜産・水産)に展開
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

コーナン商事

2024

コーナン商事はAWS上にPOSシステムをクラウド移行し、約430店舗4,000台のレジデータをリアルタイム分析可能な基盤を構築。生成AIの試験導入や需要予測を活用した自動発注も推進。

約430店舗4,000台のPOSデータをリアルタイム集約
小売・流通 需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

サミット(AI値引き)

2024

サミットは住友商事グループのインサイトエッジと連携し、客数予測・時間帯データからAIが最適な値引き判断を行うシステムを全店に導入。食品ロス削減と売上最適化を同時に実現。

13店舗での実証を経て2024年度中に全店導入
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

フェレロ(Ferrero)

2024

フェレロがSourcemap・Starlingの追跡プラットフォームとAI在庫管理システムを活用し、ヘーゼルナッツの94%トレーサビリティを達成。2024年にAI在庫システムを展開し欠品率約20%削減。2024-26年Hazelnut Charter策定でサステナブル調達を推進。

ヘーゼルナッツ94%トレーサビリティ達成、AI在庫システムで欠品率約20%削減
飲食・食品 品質管理・検査需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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

クラフト・ハインツ(Kraft Heinz)

2024

クラフト・ハインツがMicrosoftと共同開発した「Kraft Heinz Lighthouse」コントロールタワーでサプライチェーン全体をリアルタイム可視化。AIきゅうり品質検査で生産効率12%向上。自律予測の採用率48.2%を達成。

きゅうり品質検査で生産効率12%向上、自律予測採用率48.2%達成
飲食・食品 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査需要予測・数値予測

マース(Mars)

2024

マースがペットケア部門を中心にAI・テクノロジーに3年間10億ドルの投資を発表。生成AIで栄養研究論文・SNS・社内データからイノベーションインサイトを抽出し、AI画像認識で獣医診断精度を向上。サプライチェーンにもリスク予測AIを導入。

3年間10億ドルのテック投資、技術者300人追加採用予定、2030年までにデジタル売上倍増目標
飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理設計・R&D 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査需要予測・数値予測

キンバリー・クラーク(Kimberly-Clark)

2024

キンバリー・クラークがAI駆動のサプライチェーン管理プラットフォーム「Maestro」で2,000万ドル以上のグローバル削減効果を達成。生成AI搭載の調達チャットボット「Procuree 3.0」を42カ国14言語で展開。

Maestroで2,000万ドル以上のグローバル削減、倉庫自動化で5,000万ドル超の削減、新規展開期間18ヶ月→4ヶ月に短縮、生産性最大25%向上
製造業 営業支援・販売需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI最適化・シミュレーション

クーパン(Coupang)

2024

クーパンがAI需要予測・最適配送ルート・Random Stow方式の倉庫管理を統合し、ロケット配送(翌日配達)を実現。AIが天候・地理等の変数から配送時間を推定し、最適なスタッフ配置と配送順序を自動決定。

注文前の在庫予測による翌日配達実現、AI Export Engineで海外小規模事業者への販路拡大
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

シーイン(SHEIN)

2024

SHEINがAI需要予測で80%の精度を達成し、企画から出荷まで7-10日のスピードを実現。5,400以上のサプライヤーにAIプラットフォームを開放し、リアルタイムの消費者嗜好に基づく少量多品種生産モデルを構築。

需要予測精度80%達成、企画→出荷7-10日、常時60万点以上を掲載、220以上の国・地域に販売
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・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

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