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192件の事例 / 全1942件 定量効果あり

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

ファミリーマート

2025

AIを活用した新発注システム「AIレコメンド発注」を全国500店舗で運用開始。店舗の業務効率化と販売機会の最大化を実現。

全国500店舗で運用開始
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

横浜ゴム(AIタイヤ設計)

2024

dotDataのAIプラットフォームを導入し、「人とAIの協奏」をコンセプトにタイヤの性能と開発・製造プロセスの改善に活用。試作評価データの分析で設計精度を向上。

タイヤ性能と安定性の段階的向上
製造業 品質管理・検査設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

日立建機

2024

サービスソリューション「ConSite」にAI予兆検知を搭載し、建設機械の遠隔故障診断サービスを強化。センシングによる故障予兆検知率約90%を目標。

故障予兆検知率約90%を目標
製造業建設・不動産 カスタマーサポート・問い合わせ対応生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

三浦工業

2024

産業用ボイラーのIoT遠隔監視サービス「MEIS CLOUD」にAI予知保全機能を追加。KDDIとの協業によりIoTデータとAIを組み合わせた故障予知サービスを展開。

国内ボイラー市場シェア約40%をベースにIoT予知保全を展開
製造業 カスタマーサポート・問い合わせ対応生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ノーリツ

2024

DataRobotのEnterprise AI Suiteを活用し「AI故障診断支援アプリ」を開発。予測AIと生成AIを組み合わせ、サービスエンジニアの故障診断時間を大幅短縮。

故障診断時間の大幅短縮、サービス品質の均一化
製造業 カスタマーサポート・問い合わせ対応生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

出光興産(タンクローリー配車AI)

2024

アクセンチュアと共同でAIと最適化モデルを活用したタンクローリー配車計画システムを開発し、12月から本格導入。1日約5,000件のオーダーに対する配車計画作成時間を25%削減。

配車計画作成時間25%削減、1日約5,000件・最大約1,800台のローリー管理
エネルギー・インフラ 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

東邦ガスネットワーク(空き家予測AI)

2024

マイクロベースと共同で全国初のAIによる将来の空き家予測を実現。都市ガス使用量等のデータから住居単位で4年後の空き家状況を約9割の精度で予測し、ガス管更新計画を効率化。

4年後の空き家予測精度約9割、2024年度上期中にシステム導入
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

東北電力ネットワーク(労災予防AI)

2024

SWCCおよび北陸電力送配電と3社共同で、AI技術を活用した労働災害の未然防止に向けた検証を実施。過去の労災データをAIが解析し、リスクの高い作業を事前に特定。

2024年8月〜2025年3月の実証期間で効果検証
エネルギー・インフラ 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

北海道電力(ReNom Power)

2024

グリッドと共同で火力・水力需給計画最適化システム「ReNom Power」のAIエンジンを開発。火力発電の需給計画最適化で月間約6億円の燃料費削減効果を確認。

月間約6億円の燃料費削減効果(火力発電)
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

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

ヤマエ久野(AI需要予測自動発注)

2024

日立と協創し、食品卸の汎用倉庫にAI需要予測自動発注システムを導入。発注業務時間を約50%(約3時間→約1.5時間)削減。スポット特売や配送条件にも対応する高度な機能を搭載。

発注業務時間約50%削減(約3時間→約1.5時間)
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

アサヒ飲料(AI新商品需要予測)

2024

AIを活用した新商品の需要予測システムを検証し、年間3億円の削減効果を試算。発売5週間前で3〜4割、発売翌日で4割の商品でAI予測が既存手法を上回る精度を達成。

年間3億円の削減効果を試算、発売前段階でAI予測が既存手法を上回る精度
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ニチレイ・アイス(AIサプライチェーン最適化)

2024

日立のAIを活用し、ニチレイフーズグループのニチレイ・アイスにサプライチェーン計画業務を最適化するシステムを導入。需要予測から生産・物流計画までの一体最適化を実現。

サプライチェーン計画業務の一体最適化を実現
飲食・食品 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

JR西日本フードサービスネット(HANZO AI自動発注)

2024

駅ナカ飲食店「麺家」「デリカフェ」34店舗にAI自動発注サービス「HANZO」を導入。発注の精度ばらつきと紙ベースの非効率な業務フローを改善。

34店舗で発注時間短縮、食材ロス軽減
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

リンガーハット(AI需要予測アプリ)

2024

パロアルトインサイトと共同開発したAI搭載の自動発注アプリ・シフト管理アプリをリンガーハット・濵かつ直営492店舗全店に導入完了。シフト作成業務を数時間に短縮。

492店舗全店に導入完了、シフト作成業務を毎月10数時間→数時間に短縮
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

どうとんぼり神座(HANZO AI自動発注)

2024

ラーメンチェーン「どうとんぼり神座」の84店舗にAI需要予測型自動発注サービス「HANZO」を導入。191品目の自動発注により年間15,000時間超の発注業務を90%削減へ。

年間15,000時間超の発注業務を90%削減目標、84店舗・191品目を自動発注
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

中部薬品(AI需要予測自動発注)

2024

バローグループの中部薬品(V・drug)全400店舗に日立システムズのAI需要予測型自動発注システムを導入。発注作業時間を週約600時間削減し、日配品の自動発注率を従来比160%に向上。

発注作業時間を週約600時間削減、自動発注率を全体で従来比115%、日配品で160%に向上
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

バローホールディングス(AI自動発注)

2024

ソフトバンクの需要予測サービス「サキミル」を活用し、スーパーマーケットバローの惣菜部門でAI自動発注を開始。利益約5%増加と発注作業時間27%削減を確認。

利益約5%増加、発注作業時間27%削減、76店舗で本格稼働
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測