AI駆動型ポートフォリオ最適化ソリューションにより法人銀行収益が前年比5%以上増加。ATM現金補充のAI最適化で補充トリップを33%削減し、AI信用判断で業界賞を受賞。

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。

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。

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。

ハーシーが生成AIプラットフォーム（Ai Palette・ZS）を導入し、コンセプト→市場投入のリードタイムを数ヶ月から数週間に短縮。AIが膨大な消費者データから予想外のフレーバートレンド（Blueberry Muffin Kit Kat等）を発見。

ホーメルがo9 SolutionsのAI需要計画プラットフォームを70以上の拠点に導入。Accentureと連携し、ドライ・冷蔵ネットワーク全体で機械学習によるタッチレス予測を実現。反応的な対応からデータ駆動型の計画立案への転換を達成。

地域冷暖房施設向けにAIによる翌日最適運転計画を自動立案するシステム「S-pAilot」を開発。気象予報からの熱需要予測により従来比CO2排出量11%削減を達成。

AI搭載の接続便ファインダー「ConnectionSaver」を実装し、遅延・混乱をより正確に予測することで、乗り継ぎ失敗によるフライトキャンセルを削減。運航全体のAI活用を拡大中。

Microsoft連携の生成AIで需要予測誤差50%削減を達成。R&DではAI活用で製品開発時間60%短縮、Scope3排出量データ精度も75倍改善。全社的なAI変革を推進中。

AI駆動の在庫最適化で欠品率15%削減を達成。従業員のAI活用で個人パフォーマンス37%向上、チーム成果39%向上を確認。全社的な「建設的破壊」戦略のもとAI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。

ポーラ化成工業は化粧品開発支援AIシステム「AIM POLAR」を開発。感触設計AIと品質予測AIにより、試作回数を大幅に削減しながら、パーソナライズ化粧品の実現に向けた処方設計の高速化を推進している。

「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。

ソニーグループ発のAI不動産査定エンジンを全国47都道府県対応に拡大。マンション・戸建て・土地の査定に対応し、中央誤差率（MER）4.3%の高精度を実現。不動産会社・金融機関への外販を推進。

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。

Square AIをビジネスオーナー向けに展開し、天候・イベント・ニュース等の外部データと売上データを統合分析。ダッシュボードのカスタマイズ機能や音声対応も実装し、約100時間の作業時間削減を報告。

AI個別最適化学習教材「atama+」を全国4,500校以上に展開し、フランチャイズ塾「atama+塾」の全国展開を開始。累計7億回以上の回答データでAIの推薦精度を向上。KDDIグループ・イーオンとも提携。

AIが酪農経営を変革するプラットフォーム「Farmnote Cloud Platform V3」を発表。AIによる収益性シミュレーション・業務自動組立で「自律型牧場経営」を実現。契約頭数37万頭（日本の乳用牛の約10%）。

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。