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138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

マツキヨココカラ&カンパニー

2026

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。

新アプリDL累計1,250万超、移行率90%超、6カ月継続率85%
小売・流通 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

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

Novo Nordisk

2026

OpenAIと戦略的パートナーシップを締結し、創薬・臨床開発・製造・サプライチェーン全体にAIを統合。複雑なデータセットから有望な薬剤候補をAIで特定し、研究から患者への到達時間を短縮。

2026年末までに全面統合予定、R&D・製造・商業の3領域でパイロット開始
医療・ヘルスケア 設計・R&D生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

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

General Mills

2025

食品大手ゼネラル・ミルズが従業員に生成AIモデルへの安全なアクセスとデータ分析環境を提供し、1億ドル以上のコスト削減を実現した。

1億ドル以上のコスト削減。
飲食・食品 最適化・シミュレーション社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

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

ニコン(データ・AI活用DX)

2025

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。

事業部門の79%が業務改善を実感
製造業 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

Generali(ジェネラリ)

2025

欧州保険大手がMITと提携しAI保険技術を共同研究。2022-24年にデジタル・技術に4.43億ユーロを投資し、生成AI「GlobalTracer」で多国籍保険プログラム管理を自動化。

デジタル・技術投資4.43億ユーロ(2022-24年)、AIプロジェクトが運営コスト比率の8.2%、ROE14.5%
金融・保険 最適化・シミュレーション経理・財務・法務 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

キリンホールディングス(ビール開発AI「FJWLA」)

2025

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。

2026年3月以降発売のビール製品から順次導入
飲食・食品 設計・R&D 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

コカ・コーラ ボトラーズジャパン(o9サプライチェーンAI)

2025

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。

国内コカ・コーラ社製品の約90%を生産・供給する規模で供給計画最適化
飲食・食品 最適化・シミュレーション物流・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

Panera Bread(パネラ・ブレッド)

2025

米国ファストカジュアルチェーンPanera Breadが、OpenCityのAI音声注文技術「Tori」のテストとMiso Robotics「CookRight Coffee」によるAIコーヒーステーション自動管理を導入。AIが需要を予測し、最適なタイミングでの抽出を指示することで品質向上と業務効率化を実現。

飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応生産管理・設備保全 需要予測・数値予測音声認識・音声合成

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