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287件の事例 / 全1942件 定量効果あり

CureApp

2024

世界初の保険適用高血圧治療補助アプリ「CureApp HT」を展開。患者の生活習慣データをAIが分析し個別最適化された治療ガイダンスを提供。2024年には診療報酬改定に合わせ「血圧チャレンジプログラム」を新たに開始。

世界初の保険適用高血圧治療アプリ、保険点数:初回140点+月830点(最大6ヶ月)
医療・ヘルスケア レコメンド・パーソナライズ 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

Octopus Energy

2024

英国発のエネルギー企業が開発したAIプラットフォーム「Kraken」が世界7,000万以上のアカウントに導入。1日150億以上のデータポイントを処理し、顧客対応の40%以上をAIが自動化。86億ドルの評価でスピンオフ。

7,000万以上のアカウント、日次150億データポイント処理、顧客対応40%以上AI自動化、契約年間収益5億ドル超、評価額86億ドル
IT・通信エネルギー・インフラ カスタマーサポート・問い合わせ対応最適化・シミュレーション 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

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

Nubank

2024

ブラジル発の世界最大級デジタルバンキングが、AIデータインテリジェンス企業Hyperplaneを買収しAIファースト戦略を加速。1億人超の顧客基盤に対し、AIによる信用リスク判定・パーソナライゼーションを高度化。

1億人超の顧客基盤、ペタバイト規模の日次データ処理、リスク・回収・マーケティングの各領域でAIモデル活用
金融・保険IT・通信 レコメンド・パーソナライズ不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

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

Schneider Electric

2024

AIを活用したエネルギー管理・サステナビリティソリューションを発表。NVIDIAと共同開発した132kW/ラック対応のAIデータセンター設計や、AI駆動のHVACエネルギー効率化システムを展開。

NVIDIA GB200 NVL72チップ対応の132kW/ラック高密度AI対応設計、AI駆動HVAC効率化
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

COMPASS(Qubena)

2024

学習eポータル+AI型教材「Qubena(キュビナ)」を全国170以上の自治体・約2,300校に展開。累計100万人以上の児童生徒が利用し、累計解答数は25億件を突破。個別最適な学びをAIで実現。

全国170以上の自治体・約2,300校、累計100万人以上利用、累計解答数25億件突破
教育IT・通信 レコメンド・パーソナライズ 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

Airbus

2024

AI予知保全プラットフォーム「Skywise」を11,600機以上の航空機に展開。easyJetでは月間44件のフライトキャンセルを回避し、年間1機あたり8.1トンの燃料節約を実現。

11,600機以上が接続、easyJetで月間44件のキャンセル回避、年間1機8.1t燃料節約、40社1,500機が利用
物流・運輸 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

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

笑農和(えのわ)

2024

IoT水田管理サービス「paditch」にNTTデータCCSのAI画像診断技術を連携。水位・水温の自動制御に加え、中干し最適化など高度な水管理を実現。導入圃場では収量16.4%増加。

水管理労力80%削減、導入圃場で収量16.4%増、全国約1,455台導入
農業・畜産 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

サグリ

2024

衛星データとAI技術を活用した土壌診断アプリ「Sagri」を開発。月額数千円で精密な土壌分析をスマートフォンで提供し、アフリカ等の発展途上国にも展開。

従来の土壌分析より圧倒的に低コスト(月額数千円)、アフリカ・東南アジアへも展開
農業・畜産 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

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

旭化成

2024

全従業員約4万人のデジタル人材化を掲げ、生成AIを全社展開。新規用途探索AIで6,000以上の用途候補を考案し、DXによる営業増益効果は年間28億円以上を達成。

DXによる営業増益効果年間28億円以上、月間2,157時間短縮、4万人デジタル人材化
製造業 文書作成・レポート生成設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

UPS

2024

AI配送ルート最適化システム「ORION」を全米に展開。ドライバーの配送ルートから1日平均7〜8マイルを削減し、年間3〜4億ドルのコスト削減を実現。第3世代のDynamic ORIONではリアルタイム最適化も実装。

1日平均7〜8マイル削減、年間3〜4億ドルのコスト削減
物流・運輸 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

ダイキン工業

2024

AIによる熱負荷予測を活用したリモート自動省エネ制御サービスを開始。空調の消費電力を最大約20%削減しつつ快適性を維持。

消費電力を最大約20%削減
製造業 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

ヤマト運輸

2024

AIを活用した配車計画システムを導入し、配送生産性を最大20%向上。走行距離短縮によりCO2排出量も最大25%削減を実現。

配送生産性最大20%向上、CO2排出量最大25%削減
物流・運輸 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

Daigasエナジー(遠隔AIエネルギーサービス)

2023

クラウド型遠隔AIエネルギーマネジメントシステム「Energy Brain」を用いた省エネ制御・VPP制御サービスを商用展開。気象予測・需要予測・電力料金情報をAIが統合分析し負荷設備を遠隔自動制御。

省エネ制御と自動VPP制御を商用サービスとして提供
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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

中部電力(水力発電AI最適化)

2023

飛騨川水系にAIを活用した水力発電計画策定支援システムを導入。流入量予測AI・過去検索AI・最適化AIの3つのAIで構成され、年間最大約3,000万kWhの増電と計画策定時間の4分の1以下への短縮を実現。

年間最大約3,000万kWh増電(約1万世帯分)、計画策定時間を4分の1以下に短縮
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション