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1040件の事例 / 全1942件 定量効果あり

姫路市

2025

生成AI「GaiXer」を全庁的に導入。議会答弁原稿の作成時間を10分の1程度に短縮し、文書要約・議事録は2時間から15分に短縮。利用職員の約85%が時間短縮効果を実感した。

議会答弁原稿の作成時間を10分の1程度に短縮。文書要約・議事録は2時間→15分、Excel VBAコード作成は1時間→30分、生徒アンケート分類は237時間→50時間に短縮。職員72名の調査で約85%が時短効果を実感。
自治体・公共 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)

General Mills

2025

食品大手ゼネラル・ミルズが従業員に生成AIモデルへの安全なアクセスとデータ分析環境を提供し、1億ドル以上のコスト削減を実現した。

1億ドル以上のコスト削減。
飲食・食品 最適化・シミュレーション社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

大成建設

2025

OpenAIと連携し、建設業界最大規模となる生成AIプロジェクトを約1,000名体制で始動。膨大な社内ナレッジの活用と全社的な業務改革を推進する。

約1,000名体制で建設業界最大規模の生成AIプロジェクトを推進。
建設・不動産 社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)AIエージェント

サッポログループ(サッポロホールディングス)

2025

グループ全社員約6,000名に独自生成AIツール「SAPPORO AI-Stick」を導入。Amazon Bedrockで構築し、会話・画像生成・社内データ連携を備え、業務品質と生産性の向上を狙う。

グループ全社員約6,000名が対象。業務品質・生産性の向上と業務プロセス改善を目指す。
飲食・食品 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)生成AI(画像・動画)

XPO Logistics(XPOロジスティクス)

2025

XPO Logisticsは5億5,000万ドルのデジタルプラットフォーム投資でAI駆動のルート最適化と貨物管理を自動化。5,000台の自律型スマートロボットを北米・欧州の倉庫に展開し、AI動的ルーティングで燃料使用量18%削減。

デジタルプラットフォームに5.5億ドル投資、輸送コスト15%削減、燃料使用量18%削減、配送密度31%向上、労働効率5-7%改善
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

C.H. Robinson(C.H.ロビンソン)

2025

米国最大の3PL企業C.H. Robinsonは、Navisphereプラットフォームに約30のAIエージェントを展開。年間3,700万件の出荷データで訓練されたAIが見積り・受注・配車・追跡を自動化し、1人当たり日次処理出荷数が40%向上。

1人当たり日次処理出荷数40%向上(対2022年比)、AIが1日2,000件のメール見積り要求を自動処理、2,268社のトラック顧客に自動メール見積り提供
物流・運輸 営業支援・販売物流・配送最適化 生成AI(テキスト)AIエージェント

Micron Technology(マイクロンテクノロジー)

2025

Micronは半導体製造工程にAIコンピュータビジョンと音響解析、熱画像解析を統合し、ウェーハの欠陥を自動分類するAI-ADCシステムを全工場に展開。590,000超のセンサーから日次58テラバイトのデータを収集し、週1億枚のウェーハ画像を処理している。

新製品の市場投入時間50%短縮、製品スクラップ50%削減、年間100万労働時間の節約、製造ツール可用性4%向上
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

ニコン(データ・AI活用DX)

2025

ジールの支援によりAzure DatabricksとAzure OpenAIを活用したデータ・AI活用を推進。事業部門の79%が業務改善を実感するDX成果を達成。

事業部門の79%が業務改善を実感
製造業 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

旭鉄工(AI製造部長)

2025

自社開発のIoTシステム「iXacs」と生成AIを組み合わせた「AI製造部長」を導入。IoTデータを自動解析し、課題をチャット形式で全員に共有。

労務費年間約4億円削減、電力消費量2013年度比26%削減
製造業 社内ナレッジ検索・共有生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

九州電力(Microsoft 365 Copilot全社導入)

2025

Microsoft 365 Copilotをグループ従業員約1万人に全社導入。PoCで打ち合わせ・メール・資料作成の3項目において最大13.2%の時間削減を確認し、全社展開を決定。

グループ約1万人に全社導入、PoCで最大13.2%の時間削減
エネルギー・インフラ 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)

コスモ石油(内航船配船AI)

2025

ALGO ARTISのAI最適化ソリューション「Optium」を内航船配船計画に導入し、2025年4月から本格運用。年間4,000航海の複雑な配船計画の業務効率を約20%改善し、燃料消費量約5%削減を見込む。

業務効率約20%改善、燃料消費量約5%削減見込み
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

関西電力(OpenAI連携DX)

2025

OpenAIとの戦略的連携を開始し、ChatGPT Enterpriseを全社員約8,300名に導入。2018〜2024年度にDX案件610件のPoCを実施し473件を実用化するDX推進力を活かし、生成AI活用を全社推進。

全社員約8,300名にChatGPT Enterprise導入、DXのPoC610件中473件実用化
エネルギー・インフラ 文書作成・レポート生成生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)AIエージェント

日本航空(JAL-AI)

2025

アバナードと協力して独自の生成AIツール「JAL-AI」を開発。社内ナレッジ検索・議事録自動生成・整備文書検索など複数業務に活用し、間接部門の実質100%の社員が利用。

間接部門の実質100%が利用、グランドスタッフの9割以上が回答速度向上を実感
物流・運輸 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

Generali France(ジェネラリフランス)

2025

Generaliフランス支社がMicrosoft 365 CopilotとエージェントAIを全社導入。営業・マーケティング・管理部門で業務自動化を推進し、AIファーストの企業文化を構築。

全社導入、営業・マーケティング・管理の3部門で活用
金融・保険 文書作成・レポート生成営業支援・販売 生成AI(テキスト)AIエージェント

Generali(ジェネラリ)

2025

欧州保険大手がMITと提携しAI保険技術を共同研究。2022-24年にデジタル・技術に4.43億ユーロを投資し、生成AI「GlobalTracer」で多国籍保険プログラム管理を自動化。

デジタル・技術投資4.43億ユーロ(2022-24年)、AIプロジェクトが運営コスト比率の8.2%、ROE14.5%
金融・保険 最適化・シミュレーション経理・財務・法務 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

Aviva(アビバ)

2025

英国保険大手が業界初のAI引受要約ツールを生命保険に導入し、1件あたりのレビュー時間を50%短縮。80以上のAIモデルで保険金請求業務を最適化し、年間8,000万ドル以上の価値を創出。

レビュー時間50%短縮、複雑案件査定23日短縮、顧客苦情65%削減、年間8,000万ドル以上の価値
金融・保険 品質管理・検査経理・財務・法務 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

コモンウェルス銀行(Commonwealth Bank of Australia)

2025

エージェント型AIを導入し、カード詐欺ルールの75%をAIが更新・作成。詐欺損失を前年同期比20%以上削減し、年間10億豪ドルの顧客保護投資の中核にAIを据える。

詐欺損失20%以上削減、カード詐欺ルールの75%をAI更新、1日8,000万以上の信号を監視
金融・保険 不正検知・リスク管理 AIエージェント異常検知・予兆検知

コカ・コーラ ボトラーズジャパン(o9サプライチェーンAI)

2025

AIプラットフォーム「o9デジタルブレイン」を採用し、供給計画の最適化を推進。生産能力・資材・物流制約を考慮した最適計画策定により、コスト最小化とサービス最大化を実現。

国内コカ・コーラ社製品の約90%を生産・供給する規模で供給計画最適化
飲食・食品 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ロイヤルホールディングス(HANZO AI自動発注)

2025

ロイヤルホスト215店舗と天丼てんや111店舗の計326店舗にAI需要予測型自動発注「HANZO」を導入。食材の過剰仕入れ・品切れを防止し、在庫回転率を改善。

326店舗で過剰仕入れ・品切れ防止、食品ロス削減、在庫回転率改善
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ハローデイ(AI需要予測自動発注)

2025

日立のAI需要予測型自動発注システムを全49店舗に導入。自動発注率90%以上を達成し、残業時間7.9%削減・人時生産性8.4%向上を実現。

残業時間7.9%削減、人時生産性8.4%向上、自動発注率90%以上、欠品率6.99%減少
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測