AI活用事例データベース AI活用事例データベース
About ログイン curated by Arcana Technology
15件の事例 / 全1942件 定量効果あり

日本ハム

2026

日本ハムはSAP BTPとAIを活用した在庫引当・需要予測システムを導入し、欠品率の大幅改善と在庫水準の最適化を実現。ベテラン担当者の経験知をAIで標準化した。

欠品率の大幅改善、在庫水準の最適化
飲食・食品 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

Publix(パブリックス)

2025

米国南東部の大手スーパーPublixが、フロリダ州レイクランドに1.2億ドルを投じたハイテクキャンパスを開設。AIと自動化の研究開発拠点として、需要予測・在庫管理から顧客行動予測まで機械学習を活用した最適化を推進している。

1.2億ドルのイノベーションキャンパス投資
小売・流通 需要予測・在庫管理設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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
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・数値予測最適化・シミュレーション

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

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

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
製造業飲食・食品 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 最適化・シミュレーション

北海道電力(ReNom Power)

2024

グリッドと共同で火力・水力需給計画最適化システム「ReNom Power」のAIエンジンを開発。火力発電の需給計画最適化で月間約6億円の燃料費削減効果を確認。

月間約6億円の燃料費削減効果(火力発電)
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

ロジスティード

2024

AIを活用した在庫適正化サービスを開発し、杏林堂薬局の物流センターで実証実験を実施。在庫量6〜15%削減とデータ処理・分析業務の月25時間短縮を確認。

在庫量6〜15%削減、データ処理・分析業務月25時間短縮
物流・運輸 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

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

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

マースク(Maersk)

2024

マースクはAI搭載ロボティクスソリューションをUK倉庫に展開し、注文ソーティング速度を従来の3倍に向上。上流のバッチ在庫ピッキングも最大33%改善し、倉庫オペレーションの自動化を加速している。

注文ソーティング速度3倍向上、バッチ在庫ピッキング最大33%改善
物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

東京電力エナジーパートナー(AIエネルギーマネジメント)

2023

AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム(EMS)を開発。複合型エネルギー設備の運転をAIが最適化し、電力・熱需要を30分周期で高精度に予測してコスト最小化を実現。

電力・熱需要を30分周期で高精度予測、運転コスト最小化
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

アスクル

2023

物流センターと補充倉庫間の商品横持ち計画にAI需要予測モデルを導入。横持ち指示作成の工数を約75%、入出荷作業を約30%、フォークリフト作業を約15%削減。

横持ち指示作成工数約75%削減、入出荷作業約30%削減、フォークリフト作業約15%削減
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

東京電力エナジーパートナー

2023

AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム(EMS)を開発。電力・熱の需要を30分周期で高精度予測し、コジェネレーション設備の運転計画を自動最適化。

30分周期の高精度需要予測、電熱併給システムの運転計画自動最適化
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

四国電力(AI電力需給最適化)

2022

デジタルツインとAI最適化プラットフォーム「ReNom Power」を活用し、電力需給計画の最適化・自動化を実現。再生可能エネルギー拡大に伴う需給計画の複雑化に対応。

2022年7月より運用開始、電力需給計画の最適化を実現
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