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1115件の事例 / 全1942件 定量効果あり

プーマ(PUMA)

2024

PUMAがGoogle Cloudと提携し、Imagen 2を活用した商品画像の自動生成を業界初で大規模実装。地域・顧客・商品に最適化されたビジュアルをリアルタイム生成し、クリック率向上と発売リードタイムの短縮を達成。

クリック率向上、平均注文額(AOV)増加、商品発売リードタイム短縮
小売・流通 マーケティング・広告設計・R&D 生成AI(画像・動画)

メルカド・リブレ(Mercado Libre)

2024

ラテンアメリカ最大のEコマース企業メルカド・リブレがAIをパーソナライズ・購買プロセス・社内業務に全面導入。AI効率化による人員削減ではなく、能力拡張のためのAI投資と追加雇用を両立させる戦略を展開。

AI導入後も雇用を拡大(効率化分を事業拡大に充当)
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 生成AI(テキスト)レコメンド・パーソナライズ

クーパン(Coupang)

2024

クーパンがAI需要予測・最適配送ルート・Random Stow方式の倉庫管理を統合し、ロケット配送(翌日配達)を実現。AIが天候・地理等の変数から配送時間を推定し、最適なスタッフ配置と配送順序を自動決定。

注文前の在庫予測による翌日配達実現、AI Export Engineで海外小規模事業者への販路拡大
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

JD.com(京東集団)

2024

JD.comが「AI First」戦略を宣言し、ChatRhino LLMを小売・物流・金融等に展開。自律配送車500台超で1日100万個の配送を達成。AIGCマーケティングでコンテンツ制作コスト90%削減・期間を7日→半日に短縮。

コンテンツ制作コスト90%削減、制作期間7日→半日、自律配送1日100万個、R&D投資430億元(前年比18%増)、AIライブ配信で8億元超の売上
小売・流通 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告物流・配送最適化 生成AI(テキスト)生成AI(画像・動画)最適化・シミュレーション

シーイン(SHEIN)

2024

SHEINがAI需要予測で80%の精度を達成し、企画から出荷まで7-10日のスピードを実現。5,400以上のサプライヤーにAIプラットフォームを開放し、リアルタイムの消費者嗜好に基づく少量多品種生産モデルを構築。

需要予測精度80%達成、企画→出荷7-10日、常時60万点以上を掲載、220以上の国・地域に販売
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・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

ノードストローム(Nordstrom)

2024

ノードストロームが生成AIを活用したアプリリニューアルを実施。スタイリスト×AIのトレンドレポート、Style Swipes機能、自然言語検索を導入。バックエンドでは100以上のAIモデルが在庫管理・注文ルーティング・需要予測を日次運用。

100以上のAIモデルを日次運用
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

ダラー・ゼネラル(Dollar General)

2024

ダラー・ゼネラルがAI最適化専任のSVPを新設し、サプライチェーン・店舗運営・マーチャンダイジング全般にAIを適用。Shelf EngineのAI需要予測を3,000店舗に展開し、生鮮食品の発注最適化を実現。

AI需要予測を3,000店舗に展開
小売・流通 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

ベストバイ(Best Buy)

2024

ベストバイがGoogle Cloud・Accentureと提携し、生成AIバーチャルアシスタントを開発。Vertex AIとGeminiモデルを活用し、製品トラブルシューティング・注文管理・サブスクリプション管理をセルフサービスで提供。

Web・アプリ・電話の3チャネルでAIカスタマーサポートを展開
小売・流通 カスタマーサポート・問い合わせ対応 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

テキストロン(Textron)

2024

テキストロン・アビエーションがMicrosoft Azure OpenAI Serviceを活用し、航空機整備支援AI「TAMI」を開発。6万ページ超の整備マニュアルを集約し、トラブルシューティング時間を20分から1-2分に短縮。全世界20拠点1,600人の技術者に展開。

トラブルシューティング時間を20分→1-2分に短縮、50機種以上の整備情報を統合、全20拠点に展開
製造業 社内ナレッジ検索・共有生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

タタ・モーターズ(Tata Motors)

2024

タタ・モーターズがIndustry 4.0戦略としてAI・IoTを製造工程に全面導入。コボット(協働ロボット)による精密組立、AI外観検査による品質管理、AR/VR×AI技術による作業員訓練を推進。

電力消費18%削減、燃料使用量10%削減、化学品投入量8%削減
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

吉利汽車(Geely)

2024

吉利がAuto China 2024で「AI車をAIアーキテクチャで造る」初のメーカーとしてGEAアーキテクチャを発表。ハードウェア・システム・エコロジー・AIの四位一体構成で、AIデジタルシャシーは4ミリ秒で緊急回避操作を実行。

緊急回避反応4ミリ秒(人間比で大幅高速化)、エンジン熱効率48.15%達成
製造業 最適化・シミュレーション設計・R&D 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

BYD(比亜迪)

2024

BYDがXUANJI AIラージモデルを発表し、全車両領域へのAI技術適用を業界初で実現。西安工場では約97%の自動化率を達成し、AI品質管理によりバッテリー欠陥率40%削減・寿命20%向上を実現。

バッテリー欠陥率40%削減、バッテリー寿命20%向上、西安工場自動化率約97%、年間生産400万台超
製造業 品質管理・検査設計・R&D生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

日本電子

2024

AI構造解析ソフトウェア「msFineAnalysis AI」を開発し、約1億種の化合物構造から予測EIマススペクトルのAIライブラリを構築。2つのAI(メインAI・サポートAI)の相補的解析により、未知物質の構造を自動推定する世界初のGC-MS統合解析を実現。

約1億種の化合物構造からAIライブラリ構築、未知物質の自動構造解析を実現
製造業 品質管理・検査設計・R&D 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

ミネベアミツミ

2024

超精密加工技術と大量生産を両立する垂直統合生産システムにAI・自動化技術を組み合わせ、年間約6,000人分の工程を自動化。ワンフロアものづくりによる生産効率化を推進し、AIデータセンター向けファンモーターの需要拡大に対応。

2024年3月期に約6,000人分の工程を自動化、2025年3月期に5,000人分の自動化計画
製造業 生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

東洋紡(AI半導体向けフィルム)

2024

AIサーバー・データセンター向けセラミックコンデンサ用離型フィルムの製造設備を宇都宮工場に新設し、2025年春の商用生産開始を目指す。AI半導体需要の急拡大に対応した生産能力の増強を推進。

宇都宮工場に新製造設備完成、2025年春商用生産開始
製造業 生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

古河電気工業(Lightera)

2024

AI半導体需要に対応するため中間持株会社「Lightera」を設立し、国内・米国・ブラジルの光ファイバ事業を統合。従来品2倍の1万本超光ファイバケーブルの量産を開始し、社内では約4,000人が生成AI環境を体験、30%以上が日常業務で活用。

約4,000人が生成AI体験、30%以上が日常業務で利用、光ファイバ市場年間20%成長見込み
製造業 設計・R&D 生成AI(テキスト)

日東電工(AI半導体向け事業拡大)

2024

偏光板で世界シェア上位を占める日東電工が、AI半導体需要の拡大を背景に光学フィルム・半導体ウエハ保護フィルムの事業を大幅に拡大。AI関連売上で3割成長を達成し、データセンター向けの高機能素材を強化。

AI関連売上3割成長
製造業 設計・R&D 最適化・シミュレーション

ミスミ(meviy全方位構想)

2024

機械部品調達のAIプラットフォーム「meviy」の全方位構想を推進。2024年に2D図面対応の「meviy 2D」、図面データ検索AI「meviy Finder」、日本最大級の製造業マーケットプレイスを相次ぎ投入し、世界5極への展開を完了。

世界5極展開完了、オンライン部品調達サービス国内シェアNo.1
製造業 営業支援・販売設計・R&D 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査

荏原製作所(EBARA AI Chat)

2024

生成AIを活用した新プラットフォーム「EBARA AI Chat」を内製開発し、2024年7月に全社展開を開始。総利用回数は約75万回に達し、並行して製品設計の暗黙知をデジタル化した「EBARA開発ナビ」で開発期間33%短縮を目指す。

総利用回数約75万回、開発期間33%短縮目標、情報調査・問合せ対応時間50%以上削減目標
製造業 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

酒井重工業

2024

JIG-SAWと共同で道路舗装用ロードローラーの自動運転システム「ARMs」を開発し、2024年10月に受注を開始。大林組、清水建設、大成建設など大手ゼネコン6社が開発プロジェクトに参画する業界標準機を目指す。

2024年10月受注開始、大手ゼネコン6社参画、国内ロードローラー大型シェア70%
製造業 最適化・シミュレーション 最適化・シミュレーション