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76件の事例 / 全1933件 定量効果あり

井村屋グループ(チルドまんのAI需要予測)

2026

井村屋グループが Amazon SageMaker Canvas でチルド製品の AI 需要予測を構築した。毎日約2時間かけて手作業で作っていた見込シートをボタン一つで5秒で自動生成できるようにし、業務工数を90%削減した。

毎日約2時間かけて手作業で作成していた見込シートを、ボタン一つで5秒で自動生成。業務工数90%削減。予測精度はゴールド肉まんで AI 9.8% 対 担当者 15.4%(WAPE)と AI が上回り、あんまんでは AI 6.0% 対 担当者 6.2% と同等だった。
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

IKO International(日本トムソン米国子会社)

2026

日本トムソンの米国子会社 IKO International が、AI 需要予測サービス「Deep Predictor」を在庫発注業務に導入した。米国全拠点の作業時間が週3.8時間から1.4時間へ約63%減り、年間124.8時間の削減になった。

作業者4名合計の週間作業時間が約3.8時間から約1.4時間へ約63%削減(差分約2.4時間、年間約124.8時間)。
製造業 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測

タキヒヨー

2026

繊維商社のタキヒヨーで、エンジニア経験のない担当者が需要予測データのダッシュボードを Amazon QuickSight で内製した。URL にアクセスすれば経営データを確認できる状態をつくり、現場マネージャーが意思決定業務に集中できる環境を整えている。

小売・流通 需要予測・在庫管理社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

日新(オプティマAI)

2026

国際物流の日新が、AWS 上に「人と AI の協働」を掲げた物流プラットフォーム「オプティマ AI」を構築した。発注支援・在庫予測・通関支援・見積り書類チェックなどを AI が担い、人が最終判断する構成をとる。

物流・運輸 文書作成・レポート生成需要予測・在庫管理物流・配送最適化 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

日本ハム

2026

日本ハムはSAP BTPとAIを活用した在庫引当・需要予測システムを導入し、欠品率の大幅改善と在庫水準の最適化を実現。ベテラン担当者の経験知をAIで標準化した。

欠品率の大幅改善、在庫水準の最適化
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ファミリーマート

2026

AIを活用した新たな店舗運営支援「AI売場スコアリング」の実証を開始。売場を数値化して分析し、最適な品揃えを推進。

小売・流通 品質管理・検査需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

Luup

2025

電動マイクロモビリティのシェアリングを手がけるLuupが全従業員にGemini Enterpriseを導入。ポート設置計画・需要予測・メンテナンスなど多岐にわたる業務をAIエージェントが支援している。

全従業員に導入し、ポート設置計画・需要予測・メンテナンスなど多岐にわたる業務をAIエージェントが支援。
物流・運輸 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測AIエージェント

XPO Logistics(XPOロジスティクス)

2025

XPO Logisticsは5億5,000万ドルのデジタルプラットフォーム投資でAI駆動のルート最適化と貨物管理を自動化。5,000台の自律型スマートロボットを北米・欧州の倉庫に展開し、AI動的ルーティングで燃料使用量18%削減。

デジタルプラットフォームに5.5億ドル投資、輸送コスト15%削減、燃料使用量18%削減、配送密度31%向上、労働効率5-7%改善
物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ハローデイ(AI需要予測自動発注)

2025

日立のAI需要予測型自動発注システムを全49店舗に導入。自動発注率90%以上を達成し、残業時間7.9%削減・人時生産性8.4%向上を実現。

残業時間7.9%削減、人時生産性8.4%向上、自動発注率90%以上、欠品率6.99%減少
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ファミリーマート(AIレコメンド発注)

2025

AIが過去1年間の販売実績・通行量・気象データ等を分析し、日別・便別・単品別に最適な販売予測数を算出する「AIレコメンド発注」を全国500店舗で運用開始。発注業務を週6時間削減。

発注業務を週約6時間削減、AI推奨値は1日4回更新
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

ASDA(アズダ)

2025

英国大手スーパーASDAがMicrosoftとの大型テクノロジー提携を締結し、Azure AI・MLを基盤としたクラウドファースト運営モデルへの移行を推進。Focal SystemsのAI搭載カメラで棚の在庫・欠品・商品位置誤りを1時間ごとにスキャン。5店舗でのパイロットを実施中。

小売・流通 需要予測・在庫管理不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

Dollar Tree(ダラーツリー)

2025

米国ディスカウントストアチェーンDollar Treeが、数十年来のレガシーシステムからAI対応プラットフォームへの全面移行を推進。品揃え計画、在庫可視化、労務管理にAIを導入し、採用プロセスの一次スクリーニングにはエージェンティックAIを活用。

小売・流通 営業支援・販売需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測AIエージェント

Edeka(エデカ)

2025

ドイツ最大の食品小売EdEkaが、Diebold NixdorfのAIセルフチェックアウトを導入。青果物の自動認識とAI年齢確認を実装。さらにVusionGroupのCaptana技術で棚の在庫可用性を5%以上向上させた。

棚の在庫可用性5%以上向上
小売・流通 営業支援・販売需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

REWE Group(レーヴェグループ)

2025

ドイツ大手小売REWE Groupが、Circus社のAI自律調理ロボット「CA-1」をデュッセルドルフのスーパーマーケットに導入。予測モデルで需要を最適化し、食品廃棄を最小化しながら店内での温食提供を実現。さらにTrigo社との連携で欧州最大のコンピュータビジョン型無人決済店舗も運営。

小売・流通飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Publix(パブリックス)

2025

米国南東部の大手スーパーPublixが、フロリダ州レイクランドに1.2億ドルを投じたハイテクキャンパスを開設。AIと自動化の研究開発拠点として、需要予測・在庫管理から顧客行動予測まで機械学習を活用した最適化を推進している。

1.2億ドルのイノベーションキャンパス投資
小売・流通 需要予測・在庫管理設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Ahold Delhaize(アホールド・デレーズ)

2025

欧米で食品小売を展開するAhold Delhaizeが、W23 Globalを通じてAIスタートアップのHarmonyaとProtex AIに投資。AIと自動化を物流・配送センターに導入し、2028年までに累計50億ユーロのコスト削減を目標とする。

2028年までに累計50億ユーロの削減目標
小売・流通 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

スギ薬局

2025

スギ薬局はAWS上でAmazon Bedrockを活用し、年末調整QAボットと調剤医薬品在庫確認エージェントを構築。約2万件の問い合わせ処理で人事工数3,000時間以上を削減した。

約2万件処理、人事工数3,000時間以上削減、導入コスト約10万円(従来SaaS想定1,200万円)
小売・流通 カスタマーサポート・問い合わせ対応需要予測・在庫管理社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AIAIエージェント

ハローデイ

2025

ハローデイは日立の「需要予測型自動発注システム」を全49店舗に導入。月間総労働時間6,837時間削減、残業7.9%減、自動発注率90%以上を達成した。

月間6,837時間削減、残業7.9%減、人時生産性8.4%向上、自動発注率90%以上、欠品率6.99%減
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ロス・ストアーズ(Ross Stores)

2025

ロス・ストアーズがAI需要予測・自動補充・サプライチェーン最適化をOracle・Blue Yonderと連携して展開。FY2026に約11億ドルの設備投資でテクノロジー刷新と物流センター自動化を推進。セルフチェックアウトの試験導入も開始。

FY2026設備投資約11億ドル(テクノロジー・物流自動化含む)
小売・流通 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

マース(Mars)(サプライチェーンAI)

2025

マースがリスク予測AIをサプライチェーンに導入し、気候変動による産地別の収穫リスクを事前検知。Soil Capital・Cargillと連携してAIで炭素隔離・土壌健全性を追跡し、カカオ調達の「Raising Rice Right」で2,000万ドルを投資。

Raising Rice Right構想で2,000万ドル投資
飲食・食品 需要予測・在庫管理不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知