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TASK GUIDE / 08 CASES

予測して動かす

発注、在庫、需給、配車。予測精度を現場の意思決定につなげる。

READING GUIDE

同じ「効いた」でも、
数字の性質は違う。

よく登場する業界

  • 小売3件
  • 物流3件
  • 建設1件
  • 食品1件
01

先に基準値を取る

導入前の時間・件数・品質を同じ条件で記録すると、削減が別工程へ移っただけなのかも見分けられます。

02

人の確認を設計する

最終確認を曖昧にせず、AIが迷う条件と有人へ切り替える条件を運用に組み込みます。

03

母数まで読む

全社値か一部門の実証値かで意味は変わります。原典で対象人数・期間・件数を確認してください。

PRIMARY-SOURCE CASES

8件を、数字の性質と測り方つきで掲載

01

建設 / 経理・請求/発注・在庫 / 実績

ほくつう

注文書入力を1枚12分から5分へ、月50時間削減

測り方:導入2か月時点の帳票別時間を比較

電気通信工事 / 月数百件・本番運用 / 掲載時点

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02

小売 / 発注・在庫 / 実績

ヤオコー

発注業務が約3時間から約25分へ、在庫は約15%削減

測り方:2店舗での作業時間の実測

小売 / 全182店舗で稼働・本番運用 / 2023-02 公表

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03

小売 / 発注・在庫 / 実績

静鉄ストア

デイリー部門の発注作業時間を約60%削減

測り方:算出方法非開示

小売 / 33店舗・デイリー部門は全店配備 / 2023-03 公表

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04

食品 / 発注・在庫 / 実績

サントリー

需給業務で年約6,000時間を創出、業務比率は約75%→約50%

測り方:算出方法非開示

食品 / 規模非開示・本番運用 / 公表年月非開示(自社サイトの常設ページ)

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05

物流 / 配車・ルート最適化 / 実績

日本郵船(MTI・グリッドと共同)

最大数百万通りの配船をAIが10分程度で試算

測り方:算出方法非開示

物流 / 自動車専用船100隻超・本番運用 / 2025-09 公表

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06

物流 / 配車・ルート最適化 / 見込み

商船三井(富士通と共同)

船員配乗計画の作成時間を約7割削減する見込み

測り方:算出方法非開示

物流 / 規模非開示・業務適用前の最終フェーズ / 2025-03 公表

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07

小売 / 発注・在庫 / 見込み

ファミリーマート

発注作業を週約6時間削減の見込み

測り方:導入前の想定

小売 / 全国500店舗で運用開始 / 2025-07 公表

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08

物流 / 配車・ルート最適化 / 実績

東海コープ事業連合

配達22コースから19コースへ/総時間15%減

測り方:実証実験の前後比較

物流・宅配 / 22コース・配達先908箇所 / 2025-03 公表

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