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。

花王はNTTデータと共同で、AIエージェント「AI生活者」を活用したマーケティングリサーチの革新に取り組む。購買データとSNSデータから生成した8人のAIエージェントによる仮想インタビューで、従来は得られない消費者インサイトを獲得している。

北海道文化放送がAmazon Bedrockでニュース原稿・動画の作成フローを低コストに効率化。FAXで届くリリースのデータ化なども自動化し、ニュース動画の配信数を月100〜120本増やした。

兵庫県立リハビリテーション中央病院がAmazon Bedrockでリハビリのスケジュール作成を自動化。60%の自動化を実現し、月あたり約36単位（約88,200円）の増収を見込む。

オンライン旅行の令和トラベルがGeminiでツアータイトルの考案や記事作成を効率化。コンテンツ制作を高速化し、会員60万人・海外ツアー約15万件への事業拡大を支えた。

リテールDXのフェズがGeminiを活用して顧客ラベルを自動生成。約1万のラベルを自動生成し、高精度な顧客インサイトを獲得した。

SNSに投稿された画像から消費者の「声なき声」をAIで抽出し、ビールやコーヒー飲料の商品企画に活用。先入観を排した発想を取り入れ、企画の作業日数を3分の1に短縮した。

AIを活用した系統用蓄電池の需給管理サービス「Enerista」を開始。蓄電池の充放電をAIが最適制御し、再生可能エネルギーの出力変動を平準化して電力系統の安定化に貢献。

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。

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。

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。

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。

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。

生成AIを活用してコールセンターに寄せられる年間約4万件の苦情を自動要約・分類・分析。課題レコメンドまでの自動化を目指す。

保険営業にSalesforceのAgentforceを国内初で本番稼働開始。営業社員と代理店募集人の営業活動にAIエージェントを活用し業務効率化。

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。

マルエツは次世代旗艦店「BLiX茅ヶ崎店」に生成AIを活用したコンシェルジュを導入。来店客の質問に自動応答する店舗DXの先進事例として注目される。

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。

製造プロセスの効率化と再生可能エネルギーの活用により、CO2排出量を約35%削減する環境配慮型炭素繊維製品ブランド「Tenax Next」を立ち上げ。AIやDXを活用した製造工程の最適化で、環境負荷低減と品質維持を両立。