車の研究開発のデータの探索的な分析を、ビジネス部門がチャットで行えるようにし、分析が3〜5倍速くなりPoCの期間も約80%縮んだ
出典の時点は不明（2026年10月17日に掲載を確認） · 対象：R&D 部門
出典日産自動車、データ駆動型の自動車開発に AWS を活用し、開発効率を大幅に向上。R&D 領域への生成 AI 活用も開始（AWS 導入事例）
業務別のIT環境
データの見える化のやり方と事例
製品・仕組みごとに、各社の使い方を比べられます。用途、対象、利用状況と出典の時点を合わせて確認してください。
23社の公開情報利用状況は、それぞれの出典が示す時点のものです。
AI データアシスタント（ADA。AWS 上に自社で作った）
Anaplan（富士通と共同開発）
森永乳業
原材料の価格や為替の変動が損益に与える影響を、人手で情報を集めて集計していた作業に代えて、すぐに試算できる仕組みを2024年8月から使っている
2024年10月の会社自身の発表の時点 · 2024年8月から
出典森永乳業と富士通、原材料の価格変動に起因する経営への影響などをシミュレーション可能なシステムを開発（プレスリリース）
BIツールのダッシュボード（製品名の記載なし）
アンドパッド
お客の機能の利用度が分かるダッシュボードを作り、週1回の改善の会議を持ち、専用チャンネルの質問には週替わりの当番が答えている
2023年8月の会社自身の発表の時点 · 対象：データ部（カスタマーサクセス向け）
BIツール（製品名の記載なし）
セイコーエプソン
約3年間の交際費のデータをBIツールで見える化し、経費の使い方の実態を時間の流れと中身からつかめるようにした
2022年3月の会社自身の発表の時点 · 対象：エプソン販売（セイコーエプソングループの国内販売会社）
出典コーポレートカードの全社導入と経費精算システムによる営業のDX化を実現（2021 JIIMA ベストプラクティス受賞事例。IM 2022年3・4月号。エプソン販売の取締役が執筆）
BtoBプラットフォーム 受発注
スーパーホテル
店舗ごとにばらばらだった食材と備品の発注を本部が一元で見られるようにし、食材の種類・量・発注の頻度を店舗ごとに分析して、原価の管理に使っている
2024年9月の導入事例の時点 · 2021年から · 対象：本部
出典スーパーホテル、「BtoBプラットフォーム 受発注」導入で年間約30万枚におよぶ紙の発注書を一気に削減（インフォマートのプレスリリース）
C-BOSS（自社で開発した計画のシミュレーションの仕組み）
カルビー
原料の調達から財務までのデータを1つにまとめ、ばれいしょの使用量や物流の費用を踏まえて利益が最も大きくなる計画を AI で試算し、販売計画の見直しに使っている
2026年7月の報道の時点 · 対象：全部門
COMETA（primeNumber）
三井住友カード
社内のデータの意味や使い方の説明をAIで自動で作り、部門で解釈が分かれる用語をまとめ、言葉で尋ねてデータを探せるようにした
2026年10月の報道の時点
Celonis（プロセスマイニング）
セイコーエプソン
調達の仕事の流れをデータから見えるようにし、手作業の自由記述の発注が想像以上に多いことなどを突き止め、5ヶ月で23.5人月分の生産性向上を見込む改善計画を作った
2025年9月の導入事例の時点 · 2025年1月から · 対象：調達（日本の事業部門と、フィリピンなど海外の製造拠点）
DataRobot
カルビー
ポテトチップス うすしお味の新しいお客を増やすため、ID-POS データを機械学習で分析して買いそうな客を選んでクーポンを出し、購買率が5.7倍になった
2026年10月の報道の時点 · 対象：DX・S&OP本部 リテールサイエンス部
Dev Genius（自社で作った生成AIの道具。長文には Gemini 1.5 Pro を使う）
Ubie
ダッシュボードの画面を、デジタル庁のガイドブックを組み込んだ指示文で AI に見せて改善点と良い点を出させ、チーム内のレビューの時間を減らした
2025年1月の会社自身の発表の時点 · 対象：BIチーム
出典Ubie BI×生成AI スペースレポート#1〜ダッシュボード開発・データパイプライン開発の最新事例〜（Ubie 公式note）
Excel
ワークマン
店舗の売上や在庫のデータを社員が自分で分析し、商品開発や売り場の改善に使っている
2025年12月の報道の時点 · 2012年から · 対象：全社員 · 乗り換え元：データをほとんど使っていなかった
Google Cloud
損保ジャパン
使用した道具：BigQuery（Google Cloud）
全社に入れた生成AIの利用状況を分析している（2026年6月時点で、平日の1日の利用者は50%超、1週間の利用者は約80%）
2026年10月の報道の時点
Hitachi Digital Solution for Logistics（日立）
ケーエスケー
倉庫内と配送の実績データを1か所に集め、作業者ごとの荷役の状況、ルートごとの走行実績、配送の進み具合を管理者が見られるようにする
2025年9月の会社自身の発表の時点 · 2025年9月から · 対象：大阪支店 · 試している
LaKeel BI
日東工業
グループ各社で別々のシステムにある会計と人のデータを親会社に集め、経営の判断と人の配置の分析に使うために採用した
出典の時点は不明（2026年10月21日に掲載を確認） · 対象：日東工業グループ
Microsoft Copilot と、社外秘の情報も扱える日立の生成AI「Effibot」
日立
定期の営業パフォーマンスの分析で、営業実績と顧客の決算・IR、市場データを生成AIで分析し、伸びそうな分野を挙げさせている
2025年2月の会社自身の発表の時点 · 対象：デジタルシステム＆サービスセクター 営業統括本部の営業企画
MotionBoard Cloud・Dr.Sum Cloud ほか（ウイングアーク1st）
京急電鉄
グループ各社の担当者が自分でデータを抜き出して分析できる基盤を作り、地図を使った商圏の分析などをしている
2020年7月の報道の時点 · 2020年1月から · 対象：京急グループ各社の担当者
MotionBoard・Dr.Sum（ウイングアーク１ｓｔ）
ヤンマー建機
社内のシステムのデータから個人で管理していたExcelのデータまでを1つの基盤に集め、現場が主導して見える化している
2026年2月の導入事例の時点 · 2020年から · 対象：利用者は500人を超える
Oracle Autonomous Data Warehouse（営業系のデータ活用基盤「見れる君」のデータベース）
伊藤園
営業部門を中心に使う販売や会計のデータの参照を、クラウドに移したデータ基盤で行い、夜間のバッチ処理の時間が半分になった
2024年5月の導入事例の時点 · 対象：約5,500人の従業員 · 乗り換え元：オンプレミスの環境
出典伊藤園、Oracle Cloud Infrastructureでデータドリブンな営業活動を推進（日本オラクルのニュース）
Snowflake
LayerX
会計や人事などコーポレート部門のデータを集めるデータ基盤づくりを始め、まず会計のデータを API で取り込んで事業部に渡している
2025年12月の会社自身の発表の時点 · 対象：コーポレート部門 · 試している
出典2025 年のコーポレートエンジニアリング室におけるプラットフォーム的進化を振り返る（LayerX エンジニアブログ）
Snowflake と Copilot Studio で作った社内向けの分析エージェント
NTTドコモビジネス
法人向けモバイルの契約数などの集計と分析を、社内向けの分析エージェントに言葉で頼めるようにした
2026年10月の報道の時点 · 対象：法人向けモバイルの業務
出典NTTドコモビジネス 森信拓氏の講演レポート「AXを前提としたNTTドコモビジネスの事業変革の取り組み」（TECH+）
Snowflake（Teradata のテーブルを Amazon S3 経由で同期）
ドコモSMTBネット銀行
事業戦略を確かめるデータ分析に AI を使えるよう、開業以来の Teradata と SAS の分析基盤から段階的に移し、完全な移行を待たずに業務で使い始めた
2026年10月の報道の時点 · 対象：システム本部 · 乗り換え元：Teradata と SAS の製品で作ったデータ基盤（旧環境は残して並行で運用） · 乗り換え先：Snowflake
出典「AIが読めないデータ」からの脱却─ドコモSMTBネット銀行が選んだ、データ基盤の段階的刷新（IT Leaders）
Tableau
Sansan
顧客の利用率や取引先の担当者の情報を、コードを書かずに集めて画面で見えるようにしている
2021年9月の導入事例の時点 · 2021年8月から · 対象：営業・インサイドセールス・カスタマーサクセス・コミュニティ戦略室
Tableau（Tableau Desktop と Tableau Cloud）
弁護士ドットコム
事業の指標がよかった・悪かった原因を深掘りできるダッシュボードを作り、社内の多くの事業部に出している
2025年7月の社員個人の発信の時点 · 2024年7月から · 対象：101〜300名
UiPath
三井住友信託銀行
使用した道具：UiPath Process Mining
実際の作業の記録から一人ひとりの業務の手順を見えるようにし、効率のよい正しい業務の流れの把握と、普通から外れた作業の発見に使っている
出典の時点は不明（2026年10月10日に掲載を確認）
dbt（ダッシュボードは Lightdash）
三井住友カード
売上などの指標の計算方法を dbt のコードだけで決め、ダッシュボードはその定義を読むだけにして、部署ごとに数字が食い違わないようにした
2026年9月の報道の時点 · 対象：マーケティング本部
出典三井住友カード、データ基盤をオンプレミスからSnowflakeに移行、データの資産化にも取り組む（IT Leaders）
製品名の記載なし（データマートとBIツール）
NTTドコモビジネス
各組織が持つデータを集めるデータマートを整え、BIツールで部門をまたいで分析できる環境を作った
2026年10月の報道の時点 · 2020年から
出典NTTドコモビジネス 森信拓氏の講演レポート「AXを前提としたNTTドコモビジネスの事業変革の取り組み」（TECH+）
見える化エンジン（プラスアルファ・コンサルティング）
大阪ガス
電話やSNSなどから届くお客の声を一か所に集めて分析し、サービスの向上と業務の改善に使っている
出典の時点は不明（2026年10月20日に掲載を確認）