配合シミュレーションによる効率的な品質予測（資材メーカー）
過去の実績から品質予測モデルを作成し、生産前の配合を入力することで、予測モデルから品質基準値を満たすか否かを判定。基準を満たす最適な配合により、生産工程における品質向上を実現しました。

過去の不良発生データを分析・学習し、作成前の試作品の品質を予測（自動車メーカー）
エンジンなどの鋳造工程で、製造条件から不良を判定する予測モデルにより、高価なX線検査をする前に不良品を見極め、大幅なコストダウンが可能となりました。

産業ロボットの稼働速度やトルクなどのセンサー情報から寿命を予測しダウンタイムを削減（電機メーカー）
使用状況に応じて交換が必要な産業用ロボットの稼働データから、例えばギヤの摩耗状態から故障時期を推測することなどで、生産計画に影響が出ない事前の交換を実現しました。

省人化、自動化が進む生産ラインで設備を兆候監視し予知保全を行う（化学メーカー）
従来の”勘と経験”に基づく取り組みを、機械学習・データ解析を用いることで、数値的な根拠を示し、今まで気がつかなかった視点も見える化しました。

需要予測が困難な少量多品種生産において受注台数を予測（産業機器メーカー）
案件ベースの積上げ予測と時系列によるハイブリッド予測として案件受注台数を予測し、部品在庫の削減によりコスト削減も実現しました。

事前設計によるリードタイム短縮でお客様満足度を向上（特殊車両メーカー）
引き合いにおける納期照会段階で90%以上の適合率を達成する受注成否予測モデルを構築し、受注可能性の高い案件の事前設計を行うことで、出荷リードタイムを2週間短縮しました。

故障予測・要因分析によりメンテナンス・コストを20%削減（複合機メーカー）
故障・メンテナンスの実績や稼働データから、要因分析を特定し、メンテナンス・サイクルの最適化や生産へのフィードバックを実施し、早期にメンテナンス要員を配置、交換パーツ準備・メンテナンス計画立案することで、コスト削減を実現しました。

故障の急増検知（複合機メーカー）
普段発生していなかった故障コードの急増を検知し、早期に対応することで、補償費用を圧縮できました。

途上審査モデルに説明可能な予測モデルを活用（クレジット）
クレジットの過去の実績と信用情報から、会員の限度額を引き上げる根拠にロジスティック回帰モデルのような統計モデルや決定木などの説明可能な機械学習モデルを組み合わせて採用しました。

住宅ローンの審査を最大7日間から店頭で即時判定可能に（銀行）
これまで最大7日間かかっていた住宅ローン審査業務が機会ロスにつながるとの問題視から、予測モデルをWebサービスに移行し、即時ローン審査を店頭で行うことが可能となりました。

不正取引を検知してカード取引の一時停止を実現（クレジット）
会員のこれまでの取引から明らかに特異なケースを予測モデルでスコア化し、リアルタイムで取引を監視、本人ではない利用が認められる場合にはアラートされる仕組みを導入しました。

口座利用の疑わしい取引を検知（銀行）
特殊詐欺に利用されるような、極端な口座取引や通常起こり難い異常なケースをモデルで特定して疑わしい取引として監視、監督庁に通報を実現しました。

顧客の段階（獲得・育成・維持）に応じた適時適切な販促を自動化（小売業）
定着やランクアップ、休眠防止の顧客向け販促施策を会員ごとに予測モデルで有効性と期待利益を算出し、週に一人の顧客に送付可能なメール数などの制約を考慮して販促の最適化を実現しました。

会員の過去の実績から有効なWebコンテンツのレコメンデーション（エアライン）
会員の行動をクラスタモデルでいくつかに類型化し、それぞれのクラスタの特徴に有効な販促シナリを策定。バナー広告を出しわけ、経験則に基づくルールベース以上のコンバージョン率を確保しました。

来店人数予測と過去の販売実績からタイムリーな値引きで廃棄ロス減少（小売業）
これまで現場担当者の経験に基づいて実施していたお惣菜や弁当の値引き業務を、需要予測モデルと価格弾力性分析によって最適なタイミングと価格を算出することが可能になりました。

会員への販促時ポイント付与率の最適化（小売業）
販売推奨商品のターゲットリストを予測モデルで作成する際に、予測の入力に付与ポイントを含めて反応率と期待利益から、販促毎に会員への最適なインセンティブポイント数の推定を実現しました。