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2024年

日本製紙(配船AI)

木材チップの輸入配船計画にAIを導入し、経験と勘に頼っていた業務を効率化。輸送コストを年数億円削減見込み。全社向け生成AIツール導入も推進。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階部門導入
使用ツールAI配船計画システム、Lightblue

背景・課題

紙の原料となる木材チップの輸入では、配船計画が担当者の経験と勘に依存しており、最適化による輸送コスト削減の余地があった。全社的なAI活用も課題であった。

取り組み内容

AIを活用した木材チップ輸入の配船計画システムを導入し、最適な船舶配置とルートを自動算出。また2025年4月には全社向け生成AIツール「Lightblue」を導入し、全社展開に向けた活用を推進。

成果・効果

輸送コスト年数億円削減見込み

経験と勘に頼っていた配船計画の効率化により、輸送コストを年数億円抑えられる見込み。全社向け生成AIも導入し組織的なAI活用を加速中。

教訓・ポイント

原材料調達の配船最適化はAI活用の有力領域であり、数億円規模のコスト削減に直結する。

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