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287件の事例 / 全1942件 定量効果あり

Suzano(スザノ)

2024

ブラジルのパルプ世界最大手Suzanoは、AIアルゴリズムで最適な植林樹種選定を実施するとともに、製造拠点の過去データ分析でオペレーターに最適生産プロセスを推奨し、エネルギー・化学薬品の使用量削減を実現。

エネルギー消費削減、化学薬品使用量削減、投入材削減
製造業 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

Linde plc(リンデ)

2024

産業ガス世界最大手Lindeは、空気分離装置(ASU)フリート全体にML最適化を展開し、オフピーク時のコスト最小化のために生産スケジュールを動的に調整。2024年に64の新規プラント建設を含む59件の長期契約を締結。

2024年営業利益率29.5%(前年比190bp改善)、2024年に64プラント建設を含む59件の長期契約締結
製造業エネルギー・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

Freeport-McMoRan(フリーポート・マクモラン)

2024

世界最大の銅生産企業Freeport-McMoRanは、McKinseyと連携しAIモデルでミル処理設定を1時間ごとに最適化。鉱石種別に応じた動的調整により銅生産量を5-10%増産し、年間9万トン相当の増産効果を見込む。

銅生産量5-10%増産、年間約9万トン相当の増産効果、Cerro Verde鉱山(Bagdad鉱山の5倍規模)にも展開
製造業 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

Nucor(ニューコア)

2024

Nucorは米国最大の鉄鋼メーカーとして、AIを活用した鋼材混合最適化と品質予測を実施。Delta BravoのAIプラットフォームにより、リサイクル原料と新規原料の最適ブレンドを予測し、品質を維持しながらコスト削減と省エネを実現。

特定工程の人的作業時間約80%削減
製造業 最適化・シミュレーション品質管理・検査 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

横浜ゴム(AIタイヤ設計)

2024

dotDataのAIプラットフォームを導入し、「人とAIの協奏」をコンセプトにタイヤの性能と開発・製造プロセスの改善に活用。試作評価データの分析で設計精度を向上。

タイヤ性能と安定性の段階的向上
製造業 品質管理・検査設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

日立建機

2024

サービスソリューション「ConSite」にAI予兆検知を搭載し、建設機械の遠隔故障診断サービスを強化。センシングによる故障予兆検知率約90%を目標。

故障予兆検知率約90%を目標
製造業建設・不動産 カスタマーサポート・問い合わせ対応生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

三浦工業

2024

産業用ボイラーのIoT遠隔監視サービス「MEIS CLOUD」にAI予知保全機能を追加。KDDIとの協業によりIoTデータとAIを組み合わせた故障予知サービスを展開。

国内ボイラー市場シェア約40%をベースにIoT予知保全を展開
製造業 カスタマーサポート・問い合わせ対応生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ノーリツ

2024

DataRobotのEnterprise AI Suiteを活用し「AI故障診断支援アプリ」を開発。予測AIと生成AIを組み合わせ、サービスエンジニアの故障診断時間を大幅短縮。

故障診断時間の大幅短縮、サービス品質の均一化
製造業 カスタマーサポート・問い合わせ対応生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

出光興産(タンクローリー配車AI)

2024

アクセンチュアと共同でAIと最適化モデルを活用したタンクローリー配車計画システムを開発し、12月から本格導入。1日約5,000件のオーダーに対する配車計画作成時間を25%削減。

配車計画作成時間25%削減、1日約5,000件・最大約1,800台のローリー管理
エネルギー・インフラ 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

東邦ガスネットワーク(空き家予測AI)

2024

マイクロベースと共同で全国初のAIによる将来の空き家予測を実現。都市ガス使用量等のデータから住居単位で4年後の空き家状況を約9割の精度で予測し、ガス管更新計画を効率化。

4年後の空き家予測精度約9割、2024年度上期中にシステム導入
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

東北電力ネットワーク(労災予防AI)

2024

SWCCおよび北陸電力送配電と3社共同で、AI技術を活用した労働災害の未然防止に向けた検証を実施。過去の労災データをAIが解析し、リスクの高い作業を事前に特定。

2024年8月〜2025年3月の実証期間で効果検証
エネルギー・インフラ 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

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(在庫適正化AI)

2024

AIを活用した物流センターの在庫適正化サービスを開発。杏林堂薬局の物流センターでの実証実験で在庫量6〜15%削減と、担当者のデータ処理業務の月25時間短縮を確認。

在庫量6〜15%削減、担当者のデータ処理業務月25時間短縮
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

オプティマインド

2024

配送ルート最適化AI「Loogia」を開発・提供し、西濃運輸との共同実証実験で約20%の配達時間削減を目指す。1000万回分の走行データをAIが分析し、最適な配送ルートを自動算出する。

約20%の配達時間削減目標、40以上の現場制約を考慮した最適ルート算出
物流・運輸IT・通信 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

U.S. Treasury(米国財務省)

2024

米国財務省がMLを活用した不正検知プロセスにより、2024年度に不正・不適切支払いの防止・回収額40億ドル以上を達成。前年度の6.5億ドルから6倍以上に増加。

不正・不適切支払い防止・回収額40億ドル以上(FY2024)、前年度6.5億ドルから6倍増
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

Chubb(チャブ)

2024

世界最大の上場保険会社が54カ国でAIを活用した引受・請求・不正検知を展開。AI画像認識による損害査定とMLベースのリスク評価で、保険業務のデジタル変革を推進。

54カ国で事業展開、世界最大の上場保険会社
金融・保険 品質管理・検査不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

AIA Group(AIAグループ)

2024

アジア太平洋最大の保険会社がAIA Digital+を設立し、中国・マレーシア・フィリピンにAI開発拠点を展開。AIで営業員の生産性向上と保険金請求プロセスを改善。

Fortune Fintech Innovators Asia 2024に選出、アジア太平洋最大の保険会社
金融・保険 営業支援・販売経理・財務・法務 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

Allstate(オールステート)

2024

米国大手保険会社がAI画像認識で顧客撮影の損害写真を分析し、迅速・正確な査定を実現。テレマティクスとIoTデータをAIで分析し、行動ベースの保険料設定を推進。

テレマティクスと価格最適化で必要値上げ幅を軽減、AI活用で業務効率化
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ品質管理・検査 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

PayPal(ペイパル)

2024

H2OのDriverless AIプラットフォームを活用し、不正検知モデルの精度を6%向上。年間1.68兆ドル・263億件の決済を処理するデータ基盤でAIモデルを訓練し、不正損失を40%削減。

不正損失40%削減、モデル精度6%向上、年間263億件処理
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ヤマエ久野(AI需要予測自動発注)

2024

日立と協創し、食品卸の汎用倉庫にAI需要予測自動発注システムを導入。発注業務時間を約50%(約3時間→約1.5時間)削減。スポット特売や配送条件にも対応する高度な機能を搭載。

発注業務時間約50%削減(約3時間→約1.5時間)
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測