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29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

DSV(ディーエスブイ)

2024

デンマークの物流大手DSVは、2024年にDB Schenkerを143億ユーロで買収し世界最大のフォワーダーへ。Panalpina Digital Hubで予測分析・AI・IoT・ブロックチェーン技術を推進し、AIによる需要予測と自律移動ロボットで倉庫業務の効率化を実現。

DB Schenker買収(143億ユーロ)で世界最大のフォワーダーに、労働集約プロセス約20%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

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

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

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

ロジスティード

2024

AIを活用した在庫適正化サービスを開発し、杏林堂薬局の物流センターで実証実験を実施。在庫量6〜15%削減とデータ処理・分析業務の月25時間短縮を確認。

在庫量6〜15%削減、データ処理・分析業務月25時間短縮
物流・運輸 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

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

フェデックス(FedEx)

2024

フェデックスはAI搭載の出荷監視・介入ソリューション「FedEx Surround」を欧州市場に展開。機械学習による予測分析で出荷リスクを事前に検知し、ヘルスケア・航空宇宙・ハイテク業界の高付加価値貨物を保護している。

2秒ごとの位置データ送信(従来の数十倍の追跡頻度)
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

センコーグループ(出荷量予測)

2024

H2O Driverless AIを導入し、倉庫の出荷量予測精度を60%から87%に大幅向上。予測期間も1週間から1ヶ月に延長しながら精度を維持し、要員計画・配置の効率化を実現。

予測精度60%→87%に向上、予測期間を1週間→1ヶ月に延長
物流・運輸 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Hacobu(MOVO PSI)

2024

JDSCと協業し、メーカー・卸・小売を跨ぐPSI情報共有サービス「MOVO PSI」を開発。キリンビバレッジで輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減を実現。

キリン:輸送コスト9.1%削減・在庫日数13.2%削減、アサヒ:輸送コスト6.2%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