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429件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ロス・ストアーズ(Ross Stores)

2025

ロス・ストアーズがAI需要予測・自動補充・サプライチェーン最適化をOracle・Blue Yonderと連携して展開。FY2026に約11億ドルの設備投資でテクノロジー刷新と物流センター自動化を推進。セルフチェックアウトの試験導入も開始。

FY2026設備投資約11億ドル(テクノロジー・物流自動化含む)
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

ルシッド・モーターズ(Lucid Motors)

2025

ルシッドがSoundHound AIと共同開発したAIアシスタント「Hey Lucid」を車載システムに統合。生成AIによる直感的な音声対話を実現。NVIDIAとの提携で業界初の「マインドオフ」レベル4自律走行車の提供も計画。

業界初の消費者向けレベル4自律走行EV提供を計画
製造業 レコメンド・パーソナライズ設計・R&D 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成最適化・シミュレーション

TJXカンパニーズ(TJX Companies)

2025

TJX(T.J.Maxx・Marshalls運営)がオフプライス小売モデルにAIを統合。AIアルゴリズムによる購買行動分析・パーソナライズ推薦、AI需要予測による在庫最適化、動的価格調整を導入し、独自のトレジャーハントモデルをAIで強化。

オフプライス小売の在庫最適化と動的価格調整を実現
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーションレコメンド・パーソナライズ

ギャップ(Gap Inc.)(AI全社戦略)

2025

Gap Inc.がAI Office(AI専門部署)を設立し、Google Cloudとの複数年パートナーシップを締結。Gemini・Vertex AI・BigQueryを活用し、商品デザイン加速・ハイパーパーソナライズ・組織生産性向上の3領域でAI変革を推進。

AI Officeの設立、Google Cloudとの複数年戦略パートナーシップ締結
小売・流通 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告設計・R&D 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーションレコメンド・パーソナライズ

コーニング(Corning)

2025

コーニングがNVIDIAとの複数年パートナーシップを締結し、AI向け光接続ソリューションの米国製造能力を10倍に拡大。ノースカロライナ・テキサスに3つの新工場を建設し3,000人以上の雇用を創出。国内光ファイバー生産を50%以上増強。

米国光接続製造能力10倍拡大、光ファイバー生産50%以上増強、新工場3カ所建設、3,000人以上雇用創出
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

ダナハー(Danaher)

2025

ダナハーが2024 Danaher Summitで「From Promise to Practice」をテーマにAI駆動型医薬品開発を推進。低分子創薬の生成AI、大分子・抗体のAI設計、AI最適化による製造歩留まり向上など、バイオ医薬分野全体にAIを展開。

2024 Danaher Summitで業界ビジョナリーを集めAI医薬R&Dの方向性を提示
製造業 品質管理・検査設計・R&D 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

ホーメル・フーズ(Hormel Foods)

2025

ホーメルがo9 SolutionsのAI需要計画プラットフォームを70以上の拠点に導入。Accentureと連携し、ドライ・冷蔵ネットワーク全体で機械学習によるタッチレス予測を実現。反応的な対応からデータ駆動型の計画立案への転換を達成。

70以上の拠点に展開、手動オーバーライドの削減、季節需要予測精度の向上
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

ポルシェ(Porsche)

2025

ポルシェエンジニアリングが強化学習(RL)を活用し、車両衝突構造の最適化や拘束システムの設計を自動化。従来のFEMシミュレーションと比較して必要な計算量を80%削減し、開発期間の大幅短縮を実現。

衝突構造設計の計算量80%削減(従来72時間/回のシミュレーション大幅短縮)
製造業 最適化・シミュレーション設計・R&D 最適化・シミュレーション

ナブテスコ

2025

精密減速機の世界大手ナブテスコが新中期経営計画を策定し、AI・デジタル技術を活用した製品開発と生産効率化を推進。産業用ロボット向け精密減速機でAI需要に対応した供給体制の強化を計画。

新中期経営計画策定、AI対応供給体制強化
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

アルプスアルパイン

2025

オムロン・清水建設・日本IBMと共同で視覚障害者向け自律型ナビゲーションロボット「AIスーツケース」を開発。大阪・関西万博で2025年4月~10月の長期実証を実施し、複数台同時運用による社会実装モデルを検証。

大阪・関西万博で約6ヶ月間の長期実証、複数台同時運用を検証
製造業 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

京セラ(多層セラミックコア基板)

2025

先端半導体パッケージ向けの多層セラミックコア基板を開発し、AI半導体の大型化に伴うパッケージ基板の反り問題を解決。従来の有機コア基板より高い曲げ強度を実現し、2026年に長崎新工場を設立してAIデータセンター向けに商用化を計画。

有機コア基板比で高い曲げ強度、2026年長崎新工場設立予定
製造業 設計・R&D 最適化・シミュレーション

帝人(Tenax Next)

2025

製造プロセスの効率化と再生可能エネルギーの活用により、CO2排出量を約35%削減する環境配慮型炭素繊維製品ブランド「Tenax Next」を立ち上げ。AIやDXを活用した製造工程の最適化で、環境負荷低減と品質維持を両立。

CO2排出量約35%削減、2製品で販売開始
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

セイコーエプソン(人協働ロボット)

2025

生成AIを活用した開発支援機能を備えた「Epson RC+」開発環境を提供するとともに、可搬重量6kgの人協働ロボットを開発し2025年内に日本・欧州で販売開始。同クラス業界トップクラスの軽さ17kgの省スペース設計を実現。

本体重量17kg(同クラス業界トップクラスの軽さ)、2025年内販売開始
製造業 生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

ヒロセ電機

2025

AMD EPYCプロセッサ搭載のハイパフォーマンスコンピューティング環境を導入し、コネクタの設計シミュレーション解析時間を大幅短縮。AI利活用も見据えた計算基盤を整備し、設計品質の向上と業務効率の最適化を推進。

解析時間の大幅短縮、製品開発サイクルの短縮
製造業 設計・R&D 最適化・シミュレーション

日本車輌製造

2025

JR東海の子会社である日本車輌製造が、工場内で走る大型運搬車向けの自動運転システムを開発。遠隔で行き先を指定すれば最高時速15kmで目的地まで走行でき、熟練運転技術が必要な製鉄所等での省力化に貢献。

最高時速15km走行、既存車両にも搭載可能
製造業 最適化・シミュレーション 最適化・シミュレーション

日本信号

2025

インフラ協調型の自動運転支援システムを開発し、信号機やカメラ・LiDARから得たデータをAI画像処理で解析。自動運転車の進路上のオブジェクトを検出し衝突リスクを算出して危険情報を提供。交通データの無線送信で自動運転活用も視野に。

交通データの無線送信による自動運転支援を検証中
製造業 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

ハーモニック・ドライブ・システムズ

2025

ヒューマノイドロボット市場の開拓に向け約100億円の戦略投資を実施し、波動歯車減速機の量産体制を整備。バックラッシュゼロ・位置決め精度±1秒角の超精密減速機が世界中のヒューマノイドロボットに採用されている。

戦略投資約100億円、2026年度にヒューマノイド向け売上100~200億円目標
製造業 設計・R&D 最適化・シミュレーション

堀場製作所

2025

燃料電池触媒の混合分散条件を自律探索するAIシステム「混合分散ROPES」を東京大学・金沢大学と共同開発。従来の試行錯誤と比較して探索効率を100倍以上に向上させ、NEDO委託事業として実用化を推進。

探索効率100倍以上向上
製造業 最適化・シミュレーション設計・R&D 最適化・シミュレーション

TOYO TIRE

2025

タイヤ設計基盤技術を高度化する新技術体系「THiiiNK」を発表。材料技術・シミュレーション技術・デザイン技術の3つを統合し、大阪大学と共同開発した生成AIをタイヤデザインに適用。新スーパーコンピュータ導入で計算時間を半減。

シミュレーション計算時間を半減、全製品開発に技術体系適用予定
製造業 最適化・シミュレーション設計・R&D 生成AI(画像・動画)最適化・シミュレーション

クラレ(AI新材料開発)

2025

化学大手クラレがAI技術を研究開発に本格活用し、入社2年目の若手エンジニアがAIで最適配合を導き出して新材料開発に成功。2025年1月にはデジタルソリューション部を新設し、約7,000人のDX人材育成を推進。

若手エンジニアがAIで新材料開発成功、2026年内までに約7,000人のDX人材育成目標
製造業 設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション