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。

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。

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。

マツキヨココカラ＆カンパニーはAI・機械学習による非財務指標と財務指標の相関分析を統合報告書に導入。データ分析に基づく新アプリで顧客データ統合を実現し、DL累計1,250万超を達成。

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。

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。

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。

ジールの支援によりAzure DatabricksとAzure OpenAIを活用したデータ・AI活用を推進。事業部門の79%が業務改善を実感するDX成果を達成。

独自AI「FJWLA（Flavor Judgment for Whole Liking Analysis）」をビール開発に導入。ユーザーが「おいしい」と感じるフレーバー構成を成分レベルで特定し、2026年3月以降発売製品から順次適用。

AIプラットフォーム「o9デジタルブレイン」を採用し、供給計画の最適化を推進。生産能力・資材・物流制約を考慮した最適計画策定により、コスト最小化とサービス最大化を実現。

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。

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。

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。

AIを活用した空調の予冷予熱制御技術を開発し、北陸支店・新潟支店で効果検証を開始。施設管理負荷の低減および快適性向上に貢献する空調制御を実現。

明治安田生命のAI引受査定リスク予測モデルの開発を支援。コンサルティングファームとしてAI戦略策定から実装まで一貫して支援し、保険業界のAI活用モデルケースを創出。

生命保険の引受査定にAI「健活未来予測モデル」を導入。匿名化された約130万件の医療ビッグデータを活用し、循環器病リスクを高精度に予測。従来の医学査定とAIの組み合わせで正確・迅速な査定を実現。

「AI不動産投資」ブランドのRENOSYで、年間10万件の顧客面談をAIで自動テキスト化・要約し、年間数千万円のコスト削減を実現。AI活用によりコア事業利益率20%を目指す技術戦略を策定。

SREホールディングスの「SRE AI査定CLOUD」を導入し、不動産査定時間を年間1,200時間削減。機械学習による複数査定手法で実需向けから投資用物件まで対応し、顧客対応の迅速化を実現。

AIを活用した税務調査の効率化により、所得税の追徴税額が過去最高の1,431億円を記録。申告漏れの可能性が高い納税者をAIで予測し、重点調査を実施。

AIを活用した医薬品需要予測システムを導入し、従来1週間かかっていた予測作業を数時間に短縮。国内販売約150品目のうち約100品目で運用を開始し、予測精度80%台後半を達成。