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108件の事例 / 全1942件 定量効果あり

CMA CGM(CMA CGM)

2024

フランスの海運大手CMA CGMは、Googleとの戦略提携とMistral AIへの1億ユーロ投資で、海上ルート最適化・コンテナ配置・需要予測にAIを全面導入。物流子会社CEVAもGoogleのAI技術でスマート倉庫管理を展開。

Mistral AIに1億ユーロの5年戦略投資、年間3,000人のAI人材育成
物流・運輸 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

Glencore(グレンコア)

2024

世界最大級の資源商社Glencoreは、CSA銅鉱山でAI駆動の鉱物検出・自動化採掘を導入。コモディティ取引ではアルゴリズム取引がQ4 2024の小麦先物利益の約45%を占め、AIベースのメンテナンス投資で設備稼働率を向上。

Q4 2024小麦先物利益の約45%がアルゴリズム取引、2024年総収入約2,309億ドル
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Neste(ネステ)

2024

フィンランドの再生可能燃料大手Nesteは、AI駆動の予測モデルでグローバル原料調達のコストとカーボン強度を最適化。シンガポール拠点の16億ユーロ拡張で再生可能燃料のアジア太平洋生産能力を倍増。

シンガポール拡張(16億ユーロ)でアジア太平洋生産能力倍増、再生可能製品販売量約390万トン(2024年)
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

Fluence Energy(フルーエンスエナジー)

2024

SiemensとAESの合弁会社Fluence Energyは、AIベースのエネルギー管理プラットフォームNispera/Mosaicで蓄電システムのリアルタイム最適化と予測分析を実施。2024年に初の黒字化を達成。

2024年に初の黒字化(ROA 10%)、2024 Power Technology Excellence Awards受賞
エネルギー・インフラ 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

Cummins(カミンズ)

2024

米国のエンジン大手Cumminsは、エンジンセンサーデータのAI分析による予知保全と、AI画像認識による製造品質検査を導入。需要予測AIでサプライチェーンの在庫管理と物流も最適化。

エンジン故障の事前予測による計画外停止の削減
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

Suzano(スザノ)

2024

ブラジルのパルプ世界最大手Suzanoは、AIアルゴリズムで最適な植林樹種選定を実施するとともに、製造拠点の過去データ分析でオペレーターに最適生産プロセスを推奨し、エネルギー・化学薬品の使用量削減を実現。

エネルギー消費削減、化学薬品使用量削減、投入材削減
製造業 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

Linde plc(リンデ)

2024

産業ガス世界最大手Lindeは、空気分離装置(ASU)フリート全体にML最適化を展開し、オフピーク時のコスト最小化のために生産スケジュールを動的に調整。2024年に64の新規プラント建設を含む59件の長期契約を締結。

2024年営業利益率29.5%(前年比190bp改善)、2024年に64プラント建設を含む59件の長期契約締結
製造業エネルギー・インフラ 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

Freeport-McMoRan(フリーポート・マクモラン)

2024

世界最大の銅生産企業Freeport-McMoRanは、McKinseyと連携しAIモデルでミル処理設定を1時間ごとに最適化。鉱石種別に応じた動的調整により銅生産量を5-10%増産し、年間9万トン相当の増産効果を見込む。

銅生産量5-10%増産、年間約9万トン相当の増産効果、Cerro Verde鉱山(Bagdad鉱山の5倍規模)にも展開
製造業 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

Nucor(ニューコア)

2024

Nucorは米国最大の鉄鋼メーカーとして、AIを活用した鋼材混合最適化と品質予測を実施。Delta BravoのAIプラットフォームにより、リサイクル原料と新規原料の最適ブレンドを予測し、品質を維持しながらコスト削減と省エネを実現。

特定工程の人的作業時間約80%削減
製造業 最適化・シミュレーション品質管理・検査 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

U.S. Treasury(米国財務省)

2024

米国財務省がMLを活用した不正検知プロセスにより、2024年度に不正・不適切支払いの防止・回収額40億ドル以上を達成。前年度の6.5億ドルから6倍以上に増加。

不正・不適切支払い防止・回収額40億ドル以上(FY2024)、前年度6.5億ドルから6倍増
金融・保険 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

Chubb(チャブ)

2024

世界最大の上場保険会社が54カ国でAIを活用した引受・請求・不正検知を展開。AI画像認識による損害査定とMLベースのリスク評価で、保険業務のデジタル変革を推進。

54カ国で事業展開、世界最大の上場保険会社
金融・保険 品質管理・検査不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

AIA Group(AIAグループ)

2024

アジア太平洋最大の保険会社がAIA Digital+を設立し、中国・マレーシア・フィリピンにAI開発拠点を展開。AIで営業員の生産性向上と保険金請求プロセスを改善。

Fortune Fintech Innovators Asia 2024に選出、アジア太平洋最大の保険会社
金融・保険 営業支援・販売経理・財務・法務 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

Allstate(オールステート)

2024

米国大手保険会社がAI画像認識で顧客撮影の損害写真を分析し、迅速・正確な査定を実現。テレマティクスとIoTデータをAIで分析し、行動ベースの保険料設定を推進。

テレマティクスと価格最適化で必要値上げ幅を軽減、AI活用で業務効率化
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ品質管理・検査 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

PayPal(ペイパル)

2024

H2OのDriverless AIプラットフォームを活用し、不正検知モデルの精度を6%向上。年間1.68兆ドル・263億件の決済を処理するデータ基盤でAIモデルを訓練し、不正損失を40%削減。

不正損失40%削減、モデル精度6%向上、年間263億件処理
金融・保険 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

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

Darden Restaurants(ダーデン・レストランツ)

2024

米国最大のフルサービスレストラン企業Darden(Olive Garden、LongHorn Steakhouse等)がAIを多角的に活用。AIチャットボットによるカスタマーサービス、予測分析による在庫管理、パーソナライズドマーケティング、従業員スケジューリング最適化を推進。Uber Eatsでの全国配送拡大にもAIを活用。

飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測チャットボット・対話AIレコメンド・パーソナライズ

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

Migros(ミグロ)

2024

スイス最大の小売企業Migrosが、invent.aiのAI予測・補充プラットフォームを全11配送センター・2,000店舗に導入。在庫日数を11%以上削減し、販売ロスを1.3%低減、在庫可用性を1.7%向上させた。

在庫日数11%以上削減、販売ロス1.3%低減、在庫可用性1.7%向上
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Sainsbury's(セインズベリーズ)

2024

英国大手スーパーSainsbury'sがMicrosoftと5年間の戦略提携を締結。AIとMLを活用し、サプライチェーンの在庫可用性を約2%改善。損失防止にもAIを導入し、既存顧客のスキャン行動分析で不正を削減している。

サプライチェーンの在庫可用性約2%改善
小売・流通 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

ハートフォード(The Hartford)

2024

エンドツーエンドのデジタル変革を推進し、データ・アナリティクス・AI能力を活用して引受判断の迅速化と顧客体験の向上を実現。予測分析・ビッグデータ分析・機械学習を保険引受と不正検知に導入し、業界の技術先導者としての地位を確立。

エンドツーエンドの変革投資でAI・デジタル能力を全事業に浸透
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測チャットボット・対話AI