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。

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。

ITWがAIロボティクス、AIコンピュータビジョン品質検査、AI需要予測、AI予知保全を分散型事業モデルの各ニッチセグメントに導入。80/20運営モデルを活かし、数百の高付加価値ニッチ市場でのAI活用を推進。

P&GジャパンはAI需要予測システムを一部流通パートナーと運用し、トラック台数7%削減と積載効率5%改善を実現。2030年までにAI統合データ基盤で店頭欠品の自動防止を目指す。

AIを活用した新発注システム「AIレコメンド発注」を全国500店舗で運用開始。店舗の業務効率化と販売機会の最大化を実現。

デンマークの物流大手DSVは、2024年にDB Schenkerを143億ユーロで買収し世界最大のフォワーダーへ。Panalpina Digital Hubで予測分析・AI・IoT・ブロックチェーン技術を推進し、AIによる需要予測と自律移動ロボットで倉庫業務の効率化を実現。

日立と協創し、食品卸の汎用倉庫にAI需要予測自動発注システムを導入。発注業務時間を約50%（約3時間→約1.5時間）削減。スポット特売や配送条件にも対応する高度な機能を搭載。

ソフトバンクの需要予測サービス「サキミル」を活用し、スーパーマーケットバローの惣菜部門でAI自動発注を開始。利益約5%増加と発注作業時間27%削減を確認。

Google CloudのVertex AIを活用し、航空機製造におけるシール材料の需要予測を最適化。月間廃棄額を95%以上削減し、2023年7月には廃棄ゼロを達成。

AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム（EMS）を開発。複合型エネルギー設備の運転をAIが最適化し、電力・熱需要を30分周期で高精度に予測してコスト最小化を実現。

シンプレクスが構築した動員予測AIシステムを導入。機械学習を用いて来場者数を予測し、スタッフ配置やアトラクション運営の最適化を実現。テーマパーク運営の効率化とゲスト体験向上を両立。

物流センターと補充倉庫間の商品横持ち計画にAI需要予測モデルを導入。横持ち指示作成の工数を約75%、入出荷作業を約30%、フォークリフト作業を約15%削減。

AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム（EMS）を開発。電力・熱の需要を30分周期で高精度予測し、コジェネレーション設備の運転計画を自動最適化。

テラスマイルは農業に特化した経営管理クラウド「RightARM」を提供し、AIによる出荷予測実証サービスを展開。農産物の収穫量の波をデータから予測し、産地経営の強化を支援している。

北海道・北東北で345店舗を展開するアークスは、グループ4社の基幹システムをSAP S/4HANAで統合し、AIによる来店客数予測・自動発注・陳列最適化の基盤を構築。

トヨタ・KDDI等と共同でAIによるタクシー需要予測システムを開発。東京都内を500mメッシュで分割し30分単位で乗車数を予測。予測精度94.1%、搭載車両の売上が平均20.4%増加。