オーランドで開かれたIFS Unleashed 2026で、ウィリアム・グラント＆サンズ、キャデラックF1、EightGroup、Kodiak Gas Servicesの顧客企業が、コスト削減、現場作業員の支援、保守データの分析を目指すAI活用事例を説明しました。各社は製造、ERP（企業資源計画）、フィールドサービス業務での取り組みを紹介しました。

ウィリアム・グラント＆サンズはIFSとそのエンジニアリング部門Nexus Blackを使い、蒸留所の製造上の問題を調べています。ガーヴァンのスコッチウイスキー蒸留所では、作業員がResolveに設備の問題を入力すると、端末で対応方法を確認できます。このツールは作業員の知識も記録し、後から参照できるようにします。同社は投資効果を引き続き評価中ですが、初期の兆候は有望だとしています。

調達では、Nexus Blackが3週間でツールを開発し、1,000万ドルを超える削減可能額を特定しました。同社は最初の会計年度に実際にどれほど削減できるかを評価しています。IFS Cloudへの移行後、AIを使ってテストとして報告書48件を30分で移行しました。手作業では報告書1件につき3人日かかると見積もられていました。

キャデラックF1はイベント開催時点で、IFS Intelligenceを約5週間使用していました。最高情報責任者のクリス・グリーン氏は、自然言語で質問し、計画、予測、予算編成に必要なコストセンターのデータを調べていると説明しました。職員に報告書の作成を頼む必要はありません。チームは財務報告、レーシングカーの安全性、エンジニアリングに向け、分類の改善が必要な製造データも探しています。

同社は過去の取引を自動修正する機能も試験中です。履歴には20～50件の製造指図が含まれ、グリーン氏によると、システムは取引を取り消し、元データを修正してから再処理できます。部品、物品、サービスを自然言語で依頼する機能は、まだ計画段階です。

EightGroupはエンジニアの作業履歴をAIで分析し、強みや育成課題を特定するとともに、初回訪問での修理完了率を高めるため、同じ現場への再訪を調べています。同社は2週間以内に現場エンジニア向けのResolveを導入しました。このツールは作業履歴を要約し、エンジニアは要約を調整してモデルの学習に役立て、背景情報を加えています。

エンジニアは電気ヒューズや配線の情報を手作業で記録し、PDFを確認する作業を、写真からAIで情報を抽出する方法に置き換えました。これにより、エンジニア1人あたり約24分を節約しています。最高情報責任者のモー・ダウド氏は、エンジニア1人あたり15分の節約でも、事業の成長に伴い年間100万時間に達すると見積もっています。

Kodiak Gas Servicesは2025年8月にIFS Loopsを稼働させ、数週間以内に最初のAIエージェントを本番環境に導入しました。このエージェントは技術者やサプライチェーン担当者が部品を探し、在庫を確認し、必要に応じて調達するのを支援します。同社はエージェントが処理した取引で効率が85％向上したと報告しました。

最高情報責任者のペドロ・ブイガス氏は、採用、訓練、人材定着の制約に対応するため、AIエージェントを拡大していると述べました。Kodiakが自社開発ではなくIFS Loopsを選んだのは、ERP業務のオーケストレーション、権限管理、監査可能性、追跡可能性、業務上のガードレールがあらかじめ統合されていたためです。

オーランドで開かれたIFS Unleashed 2026で、ウィリアム・グラント＆サンズ、キャデラックF1、EightGroup、Kodiak Gas Servicesの顧客企業が、コスト削減、現場作業員の支援、保守データの分析を目指すAI活用事例を説明しました。各社は製造、ERP（企業資源計画）、フィールドサービス業務での取り組みを紹介しました。

ウィリアム・グラント＆サンズはIFSとそのエンジニアリング部門Nexus Blackを使い、蒸留所の製造上の問題を調べています。ガーヴァンのスコッチウイスキー蒸留所では、作業員がResolveに設備の問題を入力すると、端末で対応方法を確認できます。このツールは作業員の知識も記録し、後から参照できるようにします。同社は投資効果を引き続き評価中ですが、初期の兆候は有望だとしています。

調達では、Nexus Blackが3週間でツールを開発し、1,000万ドルを超える削減可能額を特定しました。同社は最初の会計年度に実際にどれほど削減できるかを評価しています。IFS Cloudへの移行後、AIを使ってテストとして報告書48件を30分で移行しました。手作業では報告書1件につき3人日かかると見積もられていました。

キャデラックF1はイベント開催時点で、IFS Intelligenceを約5週間使用していました。最高情報責任者のクリス・グリーン氏は、自然言語で質問し、計画、予測、予算編成に必要なコストセンターのデータを調べていると説明しました。職員に報告書の作成を頼む必要はありません。チームは財務報告、レーシングカーの安全性、エンジニアリングに向け、分類の改善が必要な製造データも探しています。

同社は過去の取引を自動修正する機能も試験中です。履歴には20～50件の製造指図が含まれ、グリーン氏によると、システムは取引を取り消し、元データを修正してから再処理できます。部品、物品、サービスを自然言語で依頼する機能は、まだ計画段階です。

EightGroupはエンジニアの作業履歴をAIで分析し、強みや育成課題を特定するとともに、初回訪問での修理完了率を高めるため、同じ現場への再訪を調べています。同社は2週間以内に現場エンジニア向けのResolveを導入しました。このツールは作業履歴を要約し、エンジニアは要約を調整してモデルの学習に役立て、背景情報を加えています。

エンジニアは電気ヒューズや配線の情報を手作業で記録し、PDFを確認する作業を、写真からAIで情報を抽出する方法に置き換えました。これにより、エンジニア1人あたり約24分を節約しています。最高情報責任者のモー・ダウド氏は、エンジニア1人あたり15分の節約でも、事業の成長に伴い年間100万時間に達すると見積もっています。

Kodiak Gas Servicesは2025年8月にIFS Loopsを稼働させ、数週間以内に最初のAIエージェントを本番環境に導入しました。このエージェントは技術者やサプライチェーン担当者が部品を探し、在庫を確認し、必要に応じて調達するのを支援します。同社はエージェントが処理した取引で効率が85％向上したと報告しました。

最高情報責任者のペドロ・ブイガス氏は、採用、訓練、人材定着の制約に対応するため、AIエージェントを拡大していると述べました。Kodiakが自社開発ではなくIFS Loopsを選んだのは、ERP業務のオーケストレーション、権限管理、監査可能性、追跡可能性、業務上のガードレールがあらかじめ統合されていたためです。