AI活用事例データベース AI活用事例データベース
About ログイン curated by Arcana Technology
104件の事例 / 全1933件 定量効果あり

リジェネロン(Regeneron Pharmaceuticals)(ゲノム解析AI拡大)

2024

リジェネロン・ジェネティクスセンターが約300万件のエクソーム解析データベースを構築し、AIで創薬標的を特定。Alliance for Genomic Discoveryの10番目のメンバーとして参加。

約300万件のエクソーム解析データベース、31.2万全ゲノムのコアデータセット
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

イルミナ(Illumina)

2024

次世代シーケンサーにXLEAP-SBS化学を導入し、AI解析との連携で高速・高精度なゲノム解析を実現。Complete Long Readsで困難な遺伝領域の解析精度を向上。

GRAIL社の14.5%株式保有を維持しながらスピンオフ
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

マグロウヒル(McGraw Hill)

2024

AI搭載の適応型学習プラットフォーム「ALEKS Adventure」をK-3年生向けに新発売。知識空間理論と機械学習によるリアルタイム個別最適化学習パスを提供。

20年以上にわたり数百万人の学習者を支援した実績
教育 レコメンド・パーソナライズ 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

サン・ファーマ(Sun Pharma)

2024

インド最大の製薬企業がAIによる創薬効率化と臨床試験最適化に着手。AIRA MatrixへのAI投資で画像解析ベースのR&D強化を推進。

ジェネリックから革新的医薬品へのシフトを目指す業界動向
医療・ヘルスケア 設計・R&D 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

テバ・ファーマシューティカル(Teva Pharmaceutical)

2024

世界最大のジェネリック医薬品メーカーがAI・先端分析の全社展開に着手。品質管理のCAPAプロセスやHR部門でも生成AIを実験的に導入。

製薬業界における規制対応AI導入の先行事例
医療・ヘルスケア 品質管理・検査マーケティング・広告 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

ブリストル・マイヤーズスクイブ(Bristol-Myers Squibb)

2024

insitro社のVirtual Human AIプラットフォームを活用してALS治療薬の標的を特定。AI創薬で従来数年かかる発見プロセスを30日に短縮。

創薬タイムラインを数年から30日に短縮、insitro提携は総額20億ドル以上の可能性
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

ベーリンガーインゲルハイム(Boehringer Ingelheim)

2024

Brainomix社と提携し、AIによるCTスキャン画像解析で線維化肺疾患の早期診断を加速。AI活用のパイオニア企業(上位3%)として創薬効率化を推進。

未治療の肺線維症は診断から5年で生命を脅かす可能性、患者は診断まで最大2年待ち
医療・ヘルスケア 設計・R&D 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

デクスコム(Dexcom)

2024

グルコースバイオセンシング分野初の生成AIプラットフォームをGoogle Cloud上に構築し、OTC連続血糖モニター「Stelo」に搭載。個別化された週次インサイトを自動生成。

CGMメーカー初の生成AI統合、FDA承認の初のOTC血糖バイオセンサー
医療・ヘルスケア レコメンド・パーソナライズ 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

ベクトンディキンソン(Becton Dickinson)

2024

AI・機械学習ベースの臨床意思決定支援ツールを開発し、薬物転用検知でも高い効果を実証。コネクテッドケア部門を中心にAI活用を病院全体に拡大。

Critical Care買収に42億ドルを投資
医療・ヘルスケア 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

フェレロ(Ferrero)

2024

フェレロがSourcemap・Starlingの追跡プラットフォームとAI在庫管理システムを活用し、ヘーゼルナッツの94%トレーサビリティを達成。2024年にAI在庫システムを展開し欠品率約20%削減。2024-26年Hazelnut Charter策定でサステナブル調達を推進。

ヘーゼルナッツ94%トレーサビリティ達成、AI在庫システムで欠品率約20%削減
飲食・食品 品質管理・検査需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ニューバランス(New Balance)(EC返品削減)

2024

ニューバランスがPrime AIのPredictive AI Size Finderを導入し、SKU単位でのフィット差異を学習するAIサイズ推薦を実装。8ヶ月間のA/Bテストで返品率の大幅削減を達成し、EC購買体験を向上。

8ヶ月間で返品率を大幅削減
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・数値予測レコメンド・パーソナライズ

ピンドゥオドゥオ(Pinduoduo / Temu)

2024

ピンドゥオドゥオ(Temu親会社)がAI監視システムで品質不正・コスト割れ商品を自動検知。AI価格最適化・消費者行動予測アルゴリズムにより、パーソナライズされた商品推薦と動的価格設定を実現し、220以上の国・地域に展開。

クロスボーダーECでの品質不正・コスト割れ商品の自動検知
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・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・予兆検知レコメンド・パーソナライズ

ニューバランス(New Balance)

2024

ニューバランスがAIコンテキスト解析プラットフォーム(Silverpush Mirrors AI)でYouTube動画を分析し、UEFA Euros・ウィンブルドン・オリンピック期間中にスポーツファンへの精密なターゲティング広告を展開。Prime AIのサイズ予測でEC返品率も削減。

UEFA Euros・全仏OP・ウィンブルドン・五輪期間のターゲティング精度向上、EC返品率削減
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 画像認識・外観検査需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

クラフト・ハインツ(Kraft Heinz)

2024

クラフト・ハインツがMicrosoftと共同開発した「Kraft Heinz Lighthouse」コントロールタワーでサプライチェーン全体をリアルタイム可視化。AIきゅうり品質検査で生産効率12%向上。自律予測の採用率48.2%を達成。

きゅうり品質検査で生産効率12%向上、自律予測採用率48.2%達成
飲食・食品 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査需要予測・数値予測

マース(Mars)

2024

マースがペットケア部門を中心にAI・テクノロジーに3年間10億ドルの投資を発表。生成AIで栄養研究論文・SNS・社内データからイノベーションインサイトを抽出し、AI画像認識で獣医診断精度を向上。サプライチェーンにもリスク予測AIを導入。

3年間10億ドルのテック投資、技術者300人追加採用予定、2030年までにデジタル売上倍増目標
飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理設計・R&D 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査需要予測・数値予測

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

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

コムキャスト(Comcast)

2024

AIファーストのネットワーク管理システム「Janus」を展開し、トラフィックパターンのリアルタイム監視・需要予測・電力使用の自動調整で通信ネットワーク品質と効率を向上。

リアルタイムネットワーク需要予測と自動電力調整
IT・通信 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知