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250件の事例 / 全1942件 定量効果あり

四国電力

2022

グリッド社のAI電力需給計画立案システム「ReNom Power」を導入し、デジタルツインとAI最適化技術で電力需給計画を自動立案。年間十億円超の収益効果を実現。

年間十億円超の収益効果(営業利益ベースで年10億円強の増益)
エネルギー・インフラ 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

すかいらーくホールディングス

2022

ネコ型配膳ロボット「BellaBot」を全国約2,100店舗に3,000台導入完了。配膳業務の効率化と人手不足対策を実現し、顧客満足度9割を達成。

約2,100店舗に3,000台導入、顧客満足度90%
小売・流通飲食・食品 生産管理・設備保全 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

ハウス食品グループ(AI需給最適化)

2021

NECと協力しグループ3社の需給・生産管理を統合。AI技術を活用した「需給最適化プラットフォーム」で、欠品50%削減・廃棄ロス10%削減・管理業務工数60%削減を目標に推進。

欠品50%削減、製品・資材廃棄ロス10%削減、管理業務工数60%削減を目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ハウス食品

2021

NECの協力でグループ3社の需給・生産管理システムを統合し、AI「異種混合学習技術」による需給最適化プラットフォームを導入。欠品50%・管理業務工数60%の削減を目指す。

欠品件数50%削減目標、製品・資材廃棄ロス10%削減目標、管理業務工数60%削減目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ファーストリテイリング(ユニクロ)

2021

Googleとの協業でAI需要予測とサプライチェーン最適化を推進。顧客の声をAIで分析して個店・SKU単位の改善を実現し、物流センターではAI・ロボティクスで倉庫自動化を推進。

顧客分析を個店・SKU単位まで精緻化
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

日本郵便(AI配達ルート最適化)

2020

オプティマインドの配送ルート最適化AI「Loogia」を導入し、配達ルートの最適化を全国の郵便局で推進。AIが実走データを学習して最適ルートを自動算出し、配達効率を向上。

配送時間の予測精度向上、再配達率削減に貢献
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

西日本鉄道

2019

AI活用型オンデマンドバス「のるーと」を2019年に福岡市で運行開始。AIが利用者の予約に応じて最適ルートをリアルタイム算出し、全国20カ所以上に展開を拡大。

全国20カ所以上に展開、普通二種免許で運転可能
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

ヤンマー

2018

ヤンマーはICT技術を搭載した自動運転トラクター(ロボットトラクター)を開発・販売し、RTK-GNSSによるcm単位の精密農作業を実現。農業の省力化・省人化に貢献している。

年間販売目標100台
農業・畜産 最適化・シミュレーション 最適化・シミュレーション

さいたま市

2017

さいたま市は富士通・九州大学と連携し、AIを活用した保育所入所選考マッチングシステムを導入。約8,000人・300施設の入所選考を数秒で完了し、職員1,500時間の業務を代替した。

約8,000人の入所選考を数秒で完了、職員1,500時間の業務削減
自治体・公共 最適化・シミュレーション 最適化・シミュレーション