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99件の事例 / 全1942件 定量効果あり

シスコ(Sysco Corporation)

2026

フードサービス流通最大手シスコがSAGE(Sysco Agentic Ecosystem)を構築し、営業・サプライチェーン・顧客体験・バックオフィスにAIを全面展開。AI360プラットフォームは営業コンサルタントの90%が利用し、2026年Newsweek AI Impact Awardを受賞。

営業コンサルタントの90%がAI360を利用、2026年Newsweek AI Impact Award受賞
飲食・食品 営業支援・販売需要予測・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

ハーシー(Hershey)

2026

ハーシーがAIマーケティングミックスモデル(Mutinex)を導入し、年間20億ドル超のマーケティング支出をリアルタイムに最適化。AIアルゴリズムでハロウィン商戦の広告配信をリアルタイム調整し、売上データに連動した動的配信を実現。

年間20億ドル超のマーケティング支出を月次で最適化可能に、Kit Katオーガニック投稿のビュー率4.5倍・エンゲージメント13倍
飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理 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

日本マクドナルド

2026

日本マクドナルドがMyマクドナルドリワードの全チャネル統合により、全購買データの個人ID紐づけを推進。時間帯・天候・イベント情報との掛け合わせで店舗単位の需要予測精度向上を目指し、データドリブンな店舗運営を加速。

飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

森永乳業(AI新製品需要予測)

2025

NECのAI技術を活用した新製品需要予測ソリューションを導入。アイスカテゴリーにおける実証実験で、需給担当者の計画とほぼ同等精度の予測を早期段階で実現。

需給担当者とほぼ同等精度の予測を従来より早い段階で達成
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ロイヤルホールディングス(HANZO AI自動発注)

2025

ロイヤルホスト215店舗と天丼てんや111店舗の計326店舗にAI需要予測型自動発注「HANZO」を導入。食材の過剰仕入れ・品切れを防止し、在庫回転率を改善。

326店舗で過剰仕入れ・品切れ防止、食品ロス削減、在庫回転率改善
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

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

サミット(AI需要予測自動発注)

2025

日立の需要予測型自動発注システムを全123店舗に導入。加工食品・日用品を対象に自動発注提案の採用率95%を達成し、欠品改善と在庫低減を実現。

自動発注提案の採用率95%、欠品改善と在庫低減を確認
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

Reliance Retail / JioMart(リライアンス・リテール / ジオマート)

2025

インド最大の小売グループReliance RetailのJioMartが、AI駆動のフルフィルメントセンターで30分配送を主要10都市に展開。3.49億人の登録顧客基盤と年間12億件以上の取引データをAIで分析し、需要予測と配送最適化を実施。FY2025売上は前年比8%増。

30分配送を10都市で展開、3.49億人の登録顧客、年間12億件超の取引
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

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

Woolworths(ウールワース・オーストラリア)

2025

オーストラリア最大のスーパーWoolworthsが、GoogleのGeminiプラットフォームでデジタルアシスタント「Olive」をアップグレード。オーストラリア初のAI買い物エージェントとして、食事プラン作成や自動カート構築を実現。RELEX Solutionsの導入で食品廃棄を最大40%削減。

食品廃棄最大40%削減、店舗陳列時間最大20%短縮
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

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

Yum! Brands(ヤム・ブランズ)

2025

KFC・Taco Bell・Pizza Hutの親会社Yum! Brandsが、AI駆動のレストランテクノロジープラットフォーム「Byte by Yum!」を発表。NVIDIAとの業界初コラボレーションでAI技術開発を加速し、全世界のレストランでモバイル注文、POS、キッチン・配送最適化、在庫・労務管理を統合。

40以上のAIプロジェクトが進行中
飲食・食品 最適化・シミュレーション営業支援・販売需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測AIエージェント最適化・シミュレーション

ロイヤルホールディングス

2025

ロイヤルHDはGoals・双日食料・デリカフーズと「需給調整プラットフォーム構築プロジェクト」を発足。ロイヤルホストと天丼てんやのAI需要予測データを物流に応用し、食品ロス削減を目指す。

2025年2月よりHANZO運用開始、8月より天丼てんやで実証開始
飲食・食品 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測

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

TJXカンパニーズ(TJX Companies)

2025

TJX(T.J.Maxx・Marshalls運営)がオフプライス小売モデルにAIを統合。AIアルゴリズムによる購買行動分析・パーソナライズ推薦、AI需要予測による在庫最適化、動的価格調整を導入し、独自のトレジャーハントモデルをAIで強化。

オフプライス小売の在庫最適化と動的価格調整を実現
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーションレコメンド・パーソナライズ

イリノイ・ツール・ワークス(Illinois Tool Works)

2025

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。

80/20モデルに基づく数百のニッチ市場でのAI適用
製造業 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知