7件の事例 / 全1942件
定量効果あり
P&Gジャパン
2025
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。
トラック台数7%削減、積載効率5%改善
ニチレイフーズ
2025
ニチレイ・アイスが日立のAI活用サプライチェーン計画最適化システムを導入。包装氷の生産・輸送・在庫の3計画を統合最適化し、計画立案時間を約70%削減。
計画立案時間を約70%削減
ヤマハ発動機
2025
精密農業を新たな成長事業に位置づけ、AIデータ解析のThe Yield社(豪州)とロボティクスのRobotics Plus社(NZ)を買収。米国に統括新会社「Yamaha Agriculture」を設立。
豪州・NZの2社を買収、米国に新会社設立、精密農業を将来のコア事業に位置づけ
カルビー(AI生産スケジューラ)
2024
AI×SaaS生産スケジューラ「最適ワークス」を湖南工場に導入。生産計画の立案・修正業務の負荷を軽減し、属人化リスクを解消。
生産計画の立案・修正業務の負荷軽減、属人化リスク解消
花王
2024
AIを活用した需要予測で販売予測精度を77%から91%に向上。化粧品の画像データとリリース文章をAIで解析し、廃棄金額25%削減を実現。
販売予測精度77%→91%に向上、予測精度85%向上、廃棄金額25%削減
三菱重工業
2024
Google CloudのVertex AIを活用し、航空機製造におけるシール材料の需要予測を最適化。月間廃棄額を95%以上削減し、2023年7月には廃棄ゼロを達成。
月間廃棄額95%以上削減(数百万円→10万円以下)、予測所要時間40時間→10分、2023年7月に廃棄ゼロ達成
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