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447件の事例 / 全1933件 定量効果あり

コープさっぽろ(配送ルート最適化AI)

2024

調和技研と共同開発したAI配送ルート最適化システムにより、47万世帯への宅配配送効率を7%向上。従来3ヶ月かかっていたルート再編がAIで短時間化。

配送効率7%向上、配送キャパシティ3%改善、ルート再編作業を約3ヶ月→短時間に短縮
小売・流通 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

KSAS×Sigfox(低コストIoT農機管理)

2024

クボタのKSASが京セラコミュニケーションシステム(KCCS)のIoTネットワークSigfoxを採用した「KSASシンプルコネクト」を2024年3月に提供開始。農機に後付けできる低コスト・低消費電力デバイスで農作業データを自動収集。

低コスト・低消費電力で農機の稼働データを自動収集
農業・畜産 生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

農研機構(AIアシスト栽培技術)

2024

農研機構(NARO)がスマート農業実証プロジェクトを通じ、AIアシストによる栽培技術の標準化と普及を推進。全国各地の実証圃場でロボットトラクター、ドローン、AI解析技術の効果検証を実施し、技術カタログとして成果を公開。

全国の実証圃場での効果検証結果をスマート農業技術カタログとして公開
農業・畜産 設計・R&D生産管理・設備保全 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

KSAS×xarvio(水稲可変施肥)

2024

クボタのKSASとBASFデジタルファーミングの「xarvio FIELD MANAGER」が連携。衛星センシングデータに基づく可変施肥マップを利用し、クボタの田植機で水稲の可変追肥を実現。JA全農も参画し2024年3月からサービス提供開始。

衛星データに基づく圃場内の最適施肥を実現
農業・畜産 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

クボタ(十勝地方大規模畑作スマート化)

2024

クボタが北海道十勝地方の大規模畑作農業のスマート化に向けた実証実験を2024年4月に開始。自動操舵ガイダンスの走行履歴をKSASと連携し、作業日誌の自動作成とデータ活用による営農支援を実現。

走行履歴の自動取込と作業日誌の自動作成を実現
農業・畜産 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

長野県(スマート農業導入加速化事業)

2024

長野県が令和元年度より農政部の主要事業として「スマート農業導入加速化事業」を推進。スマート農業機器の無償貸出「お試し導入」や研修会を実施し、ロボット・AI・IoT技術の農業現場への普及を促進。

農業者向け無償貸出「お試し導入」と研修会を継続実施
農業・畜産自治体・公共 生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

静岡県(スマート茶業実証)

2024

静岡県がドローンによる空撮とRGB解析で茶園の病害虫被害箇所を特定し、局所的防除を実施するスマート茶業の実証を推進。LoRaネットワークによる分散茶園の遠隔管理と茶工場の品質コントロールも実現。

病害虫被害箇所の局所的防除による農薬使用量削減
農業・畜産 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

新潟県農業総合研究所(スマート水稲)

2024

新潟県農業総合研究所が民間企業と連携し、水稲栽培におけるスマート農業技術の実証試験を実施。自動・無人化農業機械やドローンの活用による労働力不足対策と生産性向上を推進。

水稲栽培の自動化・省力化技術を検証
農業・畜産 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

高知県(IoPクラウドSAWACHI)

2024

高知県が産学官連携でIoP(Internet of Plants)プロジェクトを推進。IoPクラウド「SAWACHI」でナス・ピーマン等の施設園芸データを一元管理し、約1,150農家が活用。環境制御技術の導入率は主要品目で約60%に到達。

約1,150農家が利用、主要品目の環境制御技術導入率約60%
農業・畜産自治体・公共 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

AGRIST(AI自動収穫ロボット)

2024

宮崎県新富町を拠点とするAGRISTが、AI搭載のピーマン・キュウリ自動収穫ロボットを開発・実用化。AIが収穫に適した果実を認識し独自開発のベルト式収穫ハンドで自動収穫。2024年1月に農林水産省の中小企業イノベーション創出事業に採択。

JR九州ファーム等3農家でテスト運用開始、CES2023イノベーションアワード受賞
農業・畜産 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

更別村(スーパービレッジ スマート農業)

2024

北海道更別村がデジタル田園都市国家構想の採択を受け、無人トラクターやドローンによるスマート農業、自動運転車両による移動サービス等を包括的に展開。ロボットトラクター導入で収穫作業の労働時間25%削減を達成。

ロボットトラクター導入で労働時間25%削減
農業・畜産自治体・公共 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

岩見沢市(ローカル5Gスマート農業)

2024

北海道岩見沢市がローカル5Gを活用した自動運転トラクターの遠隔監視制御を実施。3台の農機同時自動運転で全体農家作業の25%削減を達成。北海道大学・NTTグループとの産学官連携で世界トップレベルのスマート農業を実現。

労働時間69%削減(目標70%)、作業改善効果70%、生産コスト15%低減、農家作業25%削減
農業・畜産自治体・公共 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

加賀市(スマートシティAI)

2024

石川県加賀市が「消滅可能性都市」からの脱却を目指し、AI・IoT等の先端技術を活用したスマートシティを推進。顔認証サービス「顔パス」の利用率50%、自動運転EVバスの世界最長走行距離実証、139の行政手続き電子化を実現。

顔認証利用率50%、避難受付時間40%削減、139行政手続きの電子化
自治体・公共 カスタマーサポート・問い合わせ対応最適化・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

Coupang(クーパン)- AIファクトリー

2024

韓国最大のECプラットフォームCoupangが、NVIDIAのDGX SuperPOD上にCoupang Intelligent Cloud(CIC)を構築し、EC物流のAI革新を推進。GPU利用率を65%から95%に向上させ、2022〜2024年にAI・先端技術に30億ドル以上を投資。2024年の売上は約277億ドル。

GPU利用率65%→95%向上、AI投資30億ドル以上(2022〜2024年)
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

Deliveroo(デリバルー)

2024

英国発のフードデリバリーDeliverooが、AIによる動的配車・ルート最適化と需要予測型価格設定を全10市場で展開。17.9万以上の加盟店と15万以上のライダーのマッチングをリアルタイムAIが最適化。機械学習チームがマーケティング・財務などの部門横断的な意思決定も支援。

17.9万加盟店・15万ライダーのマッチングを最適化
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

Marks & Spencer(マークス&スペンサー)

2024

英国大手小売M&SがSymphonyAIのコンピュータビジョン技術を店舗運営に導入。ハンドヘルドデバイスで棚の画像をリアルタイム分析し、プラノグラムとの差異を即座に検出。食品サプライチェーンにはAIと自動化に3.4億ポンドを投資し、鮮度向上と廃棄削減を推進。

食品サプライチェーンに3.4億ポンド投資
小売・流通 品質管理・検査物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

Domino's Pizza(ドミノ・ピザ)

2024

Domino's PizzaがMicrosoftとAI駆動イノベーション提携を発表。Azure OpenAI Serviceを活用し、注文処理、品質管理、配送最適化を推進。AIによる電話注文処理が北米の約80%を占め、DOM Pizza Checkerによるコンピュータビジョンで品質検査を自動化している。

北米電話注文の約80%をAI処理、注文完了時間予測精度95%(従来75%)
飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応品質管理・検査物流・配送最適化 画像認識・外観検査音声認識・音声合成最適化・シミュレーション

めぶきフィナンシャルグループ

2024

傘下の常陽銀行・足利銀行にAI審査サービスを導入し、住宅ローン・無担保ローンの審査を自動化。50〜80%の案件で即時回答を実現。

50〜80%の案件で即時回答可能
金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

西日本シティ銀行

2024

NTTデータのAI審査モデルを活用したトランザクションレンディングサービスを導入。法人融資をAIが審査し最短当日の借入を実現。事務作業1,200人分を削減。

事務作業1,200人分削減、法人融資最短当日
金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

サザンカンパニー(Southern Company)

2024

アラバマ・パワーがDatabricksベースのAI暴風雨管理システム「SPEAR」と電力網信頼性分析「RAMP」を構築。顧客停電履歴の検索を4時間から4秒に短縮し、暴風雨の影響予測とリアルタイム対応を実現。AIデータセンター向け電力供給にも812億ドル規模の投資を計画。

顧客停電履歴検索を4時間から4秒に短縮
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