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134件の事例 / 全1933件 定量効果あり

ミライ菜園

2024

AIで病害虫の発生を予測する防除DXアプリ「TENRYO」がJA豊橋に導入決定。20年分の気象データと発生履歴をAI分析し、ブロッコリー農家で収量15%増を実証。

ブロッコリー収量15%増、キャベツ収量4%増、農薬使用量削減
IT・通信農業・畜産 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

MatrixFlow(マトリックスフロー)

2024

ノーコードAIプラットフォーム「MatrixFlow」にRAG・プロンプト管理機能をリリース。非エンジニアでもAI開発が可能な環境を提供し、ユーザー数5000超に拡大。

ユーザー数5000超、30社以上が導入
IT・通信 需要予測・在庫管理設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

ABインベブ(AB InBev)

2024

Google Cloud/Pluto7とのAIパートナーシップでビール濾過プロセスを最適化し、ランあたりバレル数60%増を達成。AIサプライチェーン革新でタッチレス計画を推進。

フィルターラン長40〜50%延長、バレル数60%増、126カ国展開予定
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ゼネラルミルズ(General Mills)

2024

AIによるサプライチェーン・物流最適化で2,000万ドル超のコスト削減を達成。毎日5,000以上の出荷を分析し、製造現場のリアルタイムデータ分析で5,000万ドルの廃棄削減も見込む。

物流コスト2,000万ドル超削減、製造廃棄5,000万ドル削減見込み
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

京セラ(電力需給AI)

2024

AIを活用した需給管理システム「AEMS」を開発し電力事業者に展開。AIによる高精度な電力需給予測で再エネ活用と安定供給の両立を実現。

電力需給管理の自動化・高精度化
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

伊藤忠商事

2024

グループ会社向けにデータ分析・AIを活用したサプライチェーン改善サービスを横展開。倉庫作業の均一化や配送トラック稼働率の向上により、年間15億円のコスト削減効果を創出。

年間15億円のコスト削減、グループ11社17件導入
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

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

センコーグループ(出荷量予測)

2024

H2O Driverless AIを導入し、倉庫の出荷量予測精度を60%から87%に大幅向上。予測期間も1週間から1ヶ月に延長しながら精度を維持し、要員計画・配置の効率化を実現。

予測精度60%→87%に向上、予測期間を1週間→1ヶ月に延長
物流・運輸 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Hacobu(MOVO PSI)

2024

JDSCと協業し、メーカー・卸・小売を跨ぐPSI情報共有サービス「MOVO PSI」を開発。キリンビバレッジで輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減を実現。

キリン:輸送コスト9.1%削減・在庫日数13.2%削減、アサヒ:輸送コスト6.2%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

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
製造業 需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

サントリー

2024

大阪工場の新設「スピリッツ・リキュール工房」でAIとロボットにより原料作業を自動化。人手による原料取り扱い時間を従来の1/3に削減し、年間約2,000時間の削減を見込む。

原料取り扱い時間を1/3に削減、年間約2,000時間削減見込み、需給業務時間約6,000時間/年削減
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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
製造業 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

BIPROGY

2024

BIPROGY(旧日本ユニシス)はAI需要予測による自動発注サービス「AI-Order Foresight」をライフコーポレーション全304店舗の生鮮部門に導入。販売実績・気象情報等をAIで分析し、発注数を自動算出することで作業時間と廃棄ロスを削減した。

全304店舗の生鮮部門への導入完了
IT・通信 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

AGRIST

2024

宮崎県発のディープテック企業が、AIとロボットを活用したピーマン・キュウリの自動収穫ロボットを開発。収量予測AI「AGRIST Ai」と組み合わせ、農業の自動化と収量最適化を実現。農水省の中小企業イノベーション事業にも採択。

埼玉県の農業生産法人へキュウリ収穫ロボット2台導入、農水省中小企業イノベーション事業採択
IT・通信農業・畜産 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

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

マルイ(スーパーマーケット)

2024

岡山県の食品スーパーが日本IBMのAI需要予測システム「ADF」を全24店舗に導入。来客数予測精度90%超を達成し、発注時間50%削減とロス2.5%削減を実現。

来客数予測精度90%超、発注時間50%削減、ロス2.5%削減、年間216時間の作業時間削減、粗利益90万円増加
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Unilever

2024

AI駆動のサプライチェーン最適化を全社的に推進。1日130億回以上の計算処理で需要予測を行い、Walmart Mexicoとの連携で店頭在庫率98%・売上12%成長を達成。

Walmart Mexico連携で在庫率98%・売上12%成長、AI冷凍庫で小売注文最大30%増、23,000人のAI研修完了
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

リンガーハット

2024

パロアルトインサイトと共同開発したAI需要予測システムを直営全店舗に展開。自動発注アプリとシフト管理アプリにより、食品ロス削減・人件費最適化・店長の事務作業削減を実現。

リンガーハット・濵かつ直営492店舗全店に導入完了、発注業務と食品ロスの削減
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測

日本通運(NXグループ)

2024

AI活用による物流現場の最適化に向けた実証実験を開始。販売物流現場でDXを推進し、AIによる精緻な需要予測でサプライチェーンを支援。

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

ロジスティード(在庫適正化AI)

2023

ロジスティードが、物流センターの在庫適正化を支援する「SCDOS協調型在庫コントロール支援サービス」を提供開始した。杏林堂薬局の物流センターでの実証実験で、熟練担当者のデータ集計・加工・分析業務を月あたり25時間削減し、在庫を6〜15%削減できる見込みを確認している。

実証実験で、熟練担当者のデータ集計・加工・分析業務を月あたり25時間削減。物流センターの在庫を6〜15%削減できる見込みを確認。
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