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51件の事例 / 全1942件 定量効果あり

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

Block(Square)

2025

Square AIをビジネスオーナー向けに展開し、天候・イベント・ニュース等の外部データと売上データを統合分析。ダッシュボードのカスタマイズ機能や音声対応も実装し、約100時間の作業時間削減を報告。

約100時間の作業時間削減(ユーザー報告)、収益性向上を実現
金融・保険IT・通信 営業支援・販売需要予測・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

Nestlé

2025

Harvard D^3 InstituteとMicrosoftが主導する「Frontier Firm AI Initiative」に参画。AI活用による製造・サプライチェーン効率化を推進し、食品廃棄削減にも取り組む世界最大の食品メーカー。

Harvard・Microsoftとの先端AI共同研究に参画、全社SAPシステムのAI統合を推進
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 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

Starbucks

2025

生成AI搭載の従業員支援ツール「Green Dot Assist」を35店舗でパイロット導入。AIがレシピや業務手順にリアルタイム回答するほか、在庫カウント頻度を8倍に向上させるAI画像認識も導入。

在庫カウント頻度8倍向上、35店舗でパイロット
小売・流通飲食・食品 需要予測・在庫管理社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査

DSV(ディーエスブイ)

2024

デンマークの物流大手DSVは、2024年にDB Schenkerを143億ユーロで買収し世界最大のフォワーダーへ。Panalpina Digital Hubで予測分析・AI・IoT・ブロックチェーン技術を推進し、AIによる需要予測と自律移動ロボットで倉庫業務の効率化を実現。

DB Schenker買収(143億ユーロ)で世界最大のフォワーダーに、労働集約プロセス約20%削減
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

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

Neste(ネステ)

2024

フィンランドの再生可能燃料大手Nesteは、AI駆動の予測モデルでグローバル原料調達のコストとカーボン強度を最適化。シンガポール拠点の16億ユーロ拡張で再生可能燃料のアジア太平洋生産能力を倍増。

シンガポール拡張(16億ユーロ)でアジア太平洋生産能力倍増、再生可能製品販売量約390万トン(2024年)
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

Cummins(カミンズ)

2024

米国のエンジン大手Cumminsは、エンジンセンサーデータのAI分析による予知保全と、AI画像認識による製造品質検査を導入。需要予測AIでサプライチェーンの在庫管理と物流も最適化。

エンジン故障の事前予測による計画外停止の削減
製造業 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

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

Darden Restaurants(ダーデン・レストランツ)

2024

米国最大のフルサービスレストラン企業Darden(Olive Garden、LongHorn Steakhouse等)がAIを多角的に活用。AIチャットボットによるカスタマーサービス、予測分析による在庫管理、パーソナライズドマーケティング、従業員スケジューリング最適化を推進。Uber Eatsでの全国配送拡大にもAIを活用。

飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測チャットボット・対話AIレコメンド・パーソナライズ

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

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

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