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17件の事例 / 全1942件 定量効果あり

Luup

2025

電動マイクロモビリティのシェアリングを手がけるLuupが全従業員にGemini Enterpriseを導入。ポート設置計画・需要予測・メンテナンスなど多岐にわたる業務をAIエージェントが支援している。

全従業員に導入し、ポート設置計画・需要予測・メンテナンスなど多岐にわたる業務をAIエージェントが支援。
物流・運輸 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AIエージェント

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

日本通運(NXグループ)(AI出荷予測)

2025

D2C向け物流Webアプリ「DCX」でAIを活用した出荷予測サービスを開始。過去の出荷データをAIが分析し、アイテムごとの月別出荷数量を短時間で予測。

出荷予測を約5分で算出
物流・運輸 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ユナイテッド航空(United Airlines)

2025

AI搭載の接続便ファインダー「ConnectionSaver」を実装し、遅延・混乱をより正確に予測することで、乗り継ぎ失敗によるフライトキャンセルを削減。運航全体のAI活用を拡大中。

フライトキャンセル削減、年間報告書でAI活用を詳述
物流・運輸 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

日本通運(NXグループ)

2025

物流WebアプリDCXにAIを活用した出荷予測サービスを追加。D2C向けにAIが過去の出荷データからアイテムごとの月別出荷数量を予測。

物流・運輸 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

MSC(地中海海運)

2024

世界最大のコンテナ船社MSCは、AI駆動の予測ETA分析とIoTスマートコンテナ5万台でリアルタイム貨物追跡を実現。Traxens技術で温度・湿度・衝撃・ドア開閉を監視し、AIが船舶動態・港湾混雑・過去データから到着予測を算出。

5万台のIoTコンテナ展開、900隻超・500港以上で運用、市場シェア約20%
物流・運輸 物流・配送最適化 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

Hapag-Lloyd(ハパックロイド)

2024

ドイツの海運大手Hapag-Lloydは、160万台のドライコンテナ全てにIoTスマートデバイスを搭載する世界唯一の完全デジタル化船社を目指し、150万台以上を装着済み。生成AIアシスタント「Haapi」でAPI管理ワークフローを96%改善。

150万台以上のIoTスマートコンテナ装着、Haapiでワークフロー96%改善、定時配達率80%目標(Strategy 2030)
物流・運輸 物流・配送最適化 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

CMA CGM(CMA CGM)

2024

フランスの海運大手CMA CGMは、Googleとの戦略提携とMistral AIへの1億ユーロ投資で、海上ルート最適化・コンテナ配置・需要予測にAIを全面導入。物流子会社CEVAもGoogleのAI技術でスマート倉庫管理を展開。

Mistral AIに1億ユーロの5年戦略投資、年間3,000人のAI人材育成
物流・運輸 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

SBSホールディングス

2024

AI・ビッグデータを活用した需要予測・最適配送ルート計画と、ロボットストレージシステム「オートストア」等の自動化設備を統合した物流DXを推進。2024年の物流事業売上高は4,203億円。

物流事業売上高4,203億円(2024年12月期)
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

DiDiモビリティジャパン

2024

AI配車アルゴリズムにより距離・交通状況を考慮した最速マッチングを実現するタクシー配車アプリを運営。2024年には日本版ライドシェアへも対応を開始し、12都道府県で展開。

累計800万ダウンロード突破(2024年5月)、12都道府県でライドシェア対応
物流・運輸 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

S.RIDE

2024

AI需要予測による日時指定配車で95%の配車成功率を実現。2024年にはアプリ配車専用タクシーの運行開始やモビリティデータサービスの事業化など、AI活用領域を拡大。

95%の配車成功率、月間乗車100万回突破(2024年7月)、累計300万ダウンロード
物流・運輸 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

GO

2024

AIによるリアルタイム需給予測を活用したタクシー配車サービス「AI予約」を展開。従来の人力予約の10倍以上の依頼に対応可能となり、月間100万回の配車を突破。

従来の10倍以上の予約依頼に対応、月間配車100万回突破(2024年7月)
物流・運輸 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

SmartDrive(スマートドライブ)

2024

クラウド車両管理システム「SmartDrive Fleet」がAIによる安全運転診断機能を提供。10秒ごとのリアルタイム位置追跡と運転行動分析で、企業の車両管理業務をデジタル化。

10秒ごとのリアルタイム位置更新、アルコールチェック管理連携
物流・運輸IT・通信 物流・配送最適化 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

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

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

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

ヤマト運輸(AI配送業務量予測)

2021

ビッグデータとAIを活用した配送業務量予測システムを導入。顧客ごとの注文数・配送発生確率・滞在時間をAIが予測し、最適な配車計画を自動作成することで配送生産性を最大20%向上させた。

配送生産性最大20%向上、CO2排出量最大25%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