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401件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ハウス食品グループ

2022

ハウス食品グループはNECのAIを活用した需給・生産管理システムを統合し、全体最適な運用を2021年から開始。数万の予測モデルによる需要予測で欠品半減と廃棄ロス1割削減を目指す。

3年後をめどに欠品半減、製品・資材廃棄ロス1割削減目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

東邦ガス

2022

東邦ガスは日建設計等と共同で「AI地域冷暖房(AIちれい)」を開発。3つのAI機能で熱需要量を99%の精度で予測し、名古屋市内の地域冷暖房施設でCO2・コスト削減の実証実験を実施した。

熱需要量を99%の精度で予測
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

福しん

2022

老舗ラーメンチェーン全32店舗にAI需要予測型自動発注サービス「HANZO」を導入。AIが来客数・天候・曜日を考慮して食材の発注量を自動算出し、食品ロス削減と発注業務の属人化解消を実現。

全32店舗に導入、発注業務の属人化を解消、食品ロス削減
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

カインズ

2022

AIカメラで商品をリアルタイム認識する無人店舗「CAINZ Mobile Store」を開設。ウォークスルー決済で24時間営業を実現し、ホームセンター業界初の無人店舗モデルを構築。

24時間無人営業を実現
小売・流通 営業支援・販売 画像認識・外観検査

四国電力

2022

グリッド社のAI電力需給計画立案システム「ReNom Power」を導入し、デジタルツインとAI最適化技術で電力需給計画を自動立案。年間十億円超の収益効果を実現。

年間十億円超の収益効果(営業利益ベースで年10億円強の増益)
エネルギー・インフラ 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ハウス食品グループ(AI需給最適化)

2021

NECと協力しグループ3社の需給・生産管理を統合。AI技術を活用した「需給最適化プラットフォーム」で、欠品50%削減・廃棄ロス10%削減・管理業務工数60%削減を目標に推進。

欠品50%削減、製品・資材廃棄ロス10%削減、管理業務工数60%削減を目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

カッパ・クリエイト

2021

かっぱ寿司はソフトバンクロボティクスの配膳ロボット「Servi」を導入。AI搭載のLiDARセンサーと3Dカメラで自動走行し、ピークタイムの配膳業務を効率化した。

ピークタイムの配膳業務効率化、客席回転率向上
飲食・食品 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査

ハウス食品

2021

NECの協力でグループ3社の需給・生産管理システムを統合し、AI「異種混合学習技術」による需給最適化プラットフォームを導入。欠品50%・管理業務工数60%の削減を目指す。

欠品件数50%削減目標、製品・資材廃棄ロス10%削減目標、管理業務工数60%削減目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ファーストリテイリング(ユニクロ)

2021

Googleとの協業でAI需要予測とサプライチェーン最適化を推進。顧客の声をAIで分析して個店・SKU単位の改善を実現し、物流センターではAI・ロボティクスで倉庫自動化を推進。

顧客分析を個店・SKU単位まで精緻化
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

FOOD & LIFE COMPANIES(スシロー)

2021

寿司皿のICチップで年間約10億件のデータを収集し、AIが15分後の需要を予測。回転レーン上の寿司廃棄量を4分の1に削減。

寿司廃棄量75%削減(4分の1に)、年間約10億件のデータ収集
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

マルエツ(AIデジタルサイネージ)

2020

U.S.M.Holdingsのマルエツは店舗サイネージをネットワーク化し、AIカメラで視聴者の性別・年齢層・視聴時間を計測。売場状況に応じたコンテンツ最適配信を実現。

小売・流通 マーケティング・広告 画像認識・外観検査

テラスマイル

2020

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。

農業・畜産 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ゑびや(EBILAB)

2020

伊勢の老舗食堂がAI来客予測を自社開発し、天候・イベント等のデータから来客数と注文メニューを95%超の精度で予測。食材廃棄を約7割削減し、売上5倍を達成。

来客予測精度95%超、食材廃棄約70%削減、売上5倍、利益率10倍
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

西友(日立AI自動発注)

2019

西友は日立のAI需要予測型自動発注サービスを弁当・惣菜部門に導入開始。自社工場で製造する約250品目を対象にAIが需要予測し発注を自動化。

全国の西友店舗に2019年10月から順次導入、約250品目対象
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

山崎製パン

2019

山崎製パンは全国20工場のリアルタイム受注情報を統合基幹システムで一元化し、ビッグデータ活用によって製品廃棄ロスを約4割削減。データに基づく生産計画の最適化を実現した。

製品廃棄ロス約4割削減、全工場対応で5割削減見込み
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測

アークス

2018

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。

4社の基幹システムを統合、345店舗のデータ分析基盤構築
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

サイゼリヤ

2018

サイゼリヤがNTTドコモと共同でAIによるリアルタイム売上予測技術の実証実験を実施。モバイル空間統計や気象データを活用し、1〜数時間後の売上金額を予測。従来手法より予測誤差を25%改善した。

売上が平常時より伸びた時間帯の予測精度が従来手法比25%改善
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

日本交通

2018

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。

需要予測精度94.1%。搭載車両の1日あたり売上が前月比で平均20.4%増加
物流・運輸 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ヒノキヤグループ

2017

IBM Watson活用のAI営業支援ツール「ひのくまコンシェルジュ」をLINE WORKSに搭載。注文住宅の蓄積Q&Aデータから最適回答を提示し、新人営業の提案力を強化。

新人営業でも的確な提案が可能に、使用頻度に応じた回答精度向上
建設・不動産 営業支援・販売社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

Netflix

2017

AIを活用したパーソナライズド推薦システムで2億人超の会員に最適なコンテンツを提案。アートワークのパーソナライズやFoundation Modelの開発により、視聴体験を継続的に革新。

2億人超の会員にパーソナライズされた推薦を提供
IT・通信 レコメンド・パーソナライズ 生成AI(画像・動画)レコメンド・パーソナライズ