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108件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ハーシー(Hershey)(AI製品開発)

2025

ハーシーが生成AIプラットフォーム(Ai Palette・ZS)を導入し、コンセプト→市場投入のリードタイムを数ヶ月から数週間に短縮。AIが膨大な消費者データから予想外のフレーバートレンド(Blueberry Muffin Kit Kat等)を発見。

コンセプト→市場投入を数ヶ月→数週間に短縮
飲食・食品 マーケティング・広告設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

マース(Mars)(サプライチェーンAI)

2025

マースがリスク予測AIをサプライチェーンに導入し、気候変動による産地別の収穫リスクを事前検知。Soil Capital・Cargillと連携してAIで炭素隔離・土壌健全性を追跡し、カカオ調達の「Raising Rice Right」で2,000万ドルを投資。

Raising Rice Right構想で2,000万ドル投資
飲食・食品 需要予測・在庫管理不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

TJXカンパニーズ(TJX Companies)

2025

TJX(T.J.Maxx・Marshalls運営)がオフプライス小売モデルにAIを統合。AIアルゴリズムによる購買行動分析・パーソナライズ推薦、AI需要予測による在庫最適化、動的価格調整を導入し、独自のトレジャーハントモデルをAIで強化。

オフプライス小売の在庫最適化と動的価格調整を実現
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーションレコメンド・パーソナライズ

イリノイ・ツール・ワークス(Illinois Tool Works)

2025

ITWがAIロボティクス、AIコンピュータビジョン品質検査、AI需要予測、AI予知保全を分散型事業モデルの各ニッチセグメントに導入。80/20運営モデルを活かし、数百の高付加価値ニッチ市場でのAI活用を推進。

80/20モデルに基づく数百のニッチ市場でのAI適用
製造業 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

パーカー・ハネフィン(Parker Hannifin)

2025

パーカー・ハネフィンがAI予知保全でIoTセンサーとAI分析を統合し、機器故障の事前検知を実現。AIコンピュータビジョンによる品質検査で誤検知率70%削減。FY2019→2024で売上143億→199億ドルに成長。

品質検査の誤検知率70%削減、売上FY2024で199億ドル(過去最高)、調整後EPS FY2024で25.44ドル(FY2019比2倍超)
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ホーメル・フーズ(Hormel Foods)

2025

ホーメルがo9 SolutionsのAI需要計画プラットフォームを70以上の拠点に導入。Accentureと連携し、ドライ・冷蔵ネットワーク全体で機械学習によるタッチレス予測を実現。反応的な対応からデータ駆動型の計画立案への転換を達成。

70以上の拠点に展開、手動オーバーライドの削減、季節需要予測精度の向上
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

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

レキット(Reckitt)

2025

Microsoft連携の生成AIで需要予測誤差50%削減を達成。R&DではAI活用で製品開発時間60%短縮、Scope3排出量データ精度も75倍改善。全社的なAI変革を推進中。

需要予測誤差50%削減、製品開発時間60%短縮、排出量データ精度75倍改善
製造業 需要予測・在庫管理設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

リジェネロン(Regeneron Pharmaceuticals)

2025

Regeneron Genetics Center(RGC)で300万件超のエクソーム解析データベースを構築し、AI/MLで遺伝子と疾患の関連を大規模解析。23andMe買収でゲノムデータ基盤をさらに強化。

300万件超のエクソーム解析、約40の候補化合物パイプライン、23andMe買収2.56億ドル
医療・ヘルスケア 設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

プロクター・アンド・ギャンブル(Procter & Gamble)

2025

AI駆動の在庫最適化で欠品率15%削減を達成。従業員のAI活用で個人パフォーマンス37%向上、チーム成果39%向上を確認。全社的な「建設的破壊」戦略のもとAIを推進。

欠品率15%削減、AI利用者の個人パフォーマンス37%向上、チーム成果39%向上
製造業 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測AIエージェント

ネクステラ・エナジー(NextEra Energy)

2025

ネクステラ・エナジーはGoogle Cloudと画期的なエネルギー・テクノロジーパートナーシップを締結。GoogleのAI気象予測モデル「WeatherNext 2」や時系列予測モデル「TimesFM 2.5」を活用し、再生可能エネルギーのグリッド最適化を推進している。

バックログ約30GW、複数のGWスケールデータセンターキャンパスを共同開発
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

HCAヘルスケア(HCA Healthcare)

2025

HCAヘルスケアは敗血症早期検出AIツール「SPOT」を展開し、従来のスクリーニングより約6時間早く敗血症を検出。2025年には抗生物質投与時間と死亡率に関する最大規模の研究でGold Medal STAR Research Awardを受賞した。

敗血症検出を約6時間早期化、死亡率を1時間あたり4〜7%低下させる遅延リスクを軽減
医療・ヘルスケア 品質管理・検査設計・R&D 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

GEヴァーノバ(GE Vernova)

2025

GEヴァーノバはAIによるインテリジェント電力グリッドに関する2本のホワイトペーパーを発表。GridOS Data Fabricで複数システムのデータを統合し、段階的な自動化アプローチで電力網の知能化を推進している。

2024年に71GWのグリッド対応容量を稼働、70以上の電力会社が参加
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

コストコ(Costco)

2025

コストコはAIを活用した予測需要予測、動的価格設定、サプライチェーンロジスティクスの最適化をバックエンドで推進。2025年に27〜29の新規倉庫開設を計画し、AIが国際的な在庫管理の複雑性に対応している。

2025年に27〜29の新規倉庫を韓国・スウェーデン含む国際展開
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

Block(Square)

2025

Square AIをビジネスオーナー向けに展開し、天候・イベント・ニュース等の外部データと売上データを統合分析。ダッシュボードのカスタマイズ機能や音声対応も実装し、約100時間の作業時間削減を報告。

約100時間の作業時間削減(ユーザー報告)、収益性向上を実現
金融・保険IT・通信 営業支援・販売需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

BlackRock

2025

AI投資プラットフォーム「Aladdin」にAladdin Copilotを搭載し約13万ユーザーに提供。約25兆ドルの資産を管理する基盤上で、自然言語によるポートフォリオ分析とコメンタリー自動生成を実現。

約25兆ドルの資産を管理、約13万ユーザー、技術サービスACV30%成長
金融・保険 最適化・シミュレーション文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

Nestlé

2025

Harvard D^3 InstituteとMicrosoftが主導する「Frontier Firm AI Initiative」に参画。AI活用による製造・サプライチェーン効率化を推進し、食品廃棄削減にも取り組む世界最大の食品メーカー。

Harvard・Microsoftとの先端AI共同研究に参画、全社SAPシステムのAI統合を推進
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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