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133件の事例 / 全1933件 定量効果あり

イズミ

2024

「ゆめタウン」を展開するイズミはAI需要予測型自動発注やセミセルフレジを導入し、1人当たりの生産性向上と食品ロス削減を推進。DXによる店舗運営の高度化を加速。

1人当たり生産性向上、食品ロス削減に貢献
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

イオンリテール(AIカカク)

2024

イオンリテールは日本IBMと開発した「AIカカク」で、AIが"その日その時"の最適な値引き率を提示。食品ロス削減と売上最大化を同時に実現するシステムを生鮮部門に拡大。

約1,200品目に適用拡大、2024年5月より生鮮部門(畜産・水産)に展開
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

はま寿司

2024

はま寿司は全店舗にAI搭載の受付ロボット「Pepper」を導入し、客席案内を自動化。さらにAI・クラウド・IoTを活用した店舗DXにより省人化と顧客体験向上を推進。

全店舗にPepper導入完了
飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応営業支援・販売 需要予測・数値予測チャットボット・対話AI

コーナン商事

2024

コーナン商事はAWS上にPOSシステムをクラウド移行し、約430店舗4,000台のレジデータをリアルタイム分析可能な基盤を構築。生成AIの試験導入や需要予測を活用した自動発注も推進。

約430店舗4,000台のPOSデータをリアルタイム集約
小売・流通 需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

サミット(AI値引き)

2024

サミットは住友商事グループのインサイトエッジと連携し、客数予測・時間帯データからAIが最適な値引き判断を行うシステムを全店に導入。食品ロス削減と売上最適化を同時に実現。

13店舗での実証を経て2024年度中に全店導入
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

フェレロ(Ferrero)

2024

フェレロがSourcemap・Starlingの追跡プラットフォームとAI在庫管理システムを活用し、ヘーゼルナッツの94%トレーサビリティを達成。2024年にAI在庫システムを展開し欠品率約20%削減。2024-26年Hazelnut Charter策定でサステナブル調達を推進。

ヘーゼルナッツ94%トレーサビリティ達成、AI在庫システムで欠品率約20%削減
飲食・食品 品質管理・検査需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ニューバランス(New Balance)(EC返品削減)

2024

ニューバランスがPrime AIのPredictive AI Size Finderを導入し、SKU単位でのフィット差異を学習するAIサイズ推薦を実装。8ヶ月間のA/Bテストで返品率の大幅削減を達成し、EC購買体験を向上。

8ヶ月間で返品率を大幅削減
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・数値予測レコメンド・パーソナライズ

ピンドゥオドゥオ(Pinduoduo / Temu)

2024

ピンドゥオドゥオ(Temu親会社)がAI監視システムで品質不正・コスト割れ商品を自動検知。AI価格最適化・消費者行動予測アルゴリズムにより、パーソナライズされた商品推薦と動的価格設定を実現し、220以上の国・地域に展開。

クロスボーダーECでの品質不正・コスト割れ商品の自動検知
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知レコメンド・パーソナライズ

マース(Mars)

2024

マースがペットケア部門を中心にAI・テクノロジーに3年間10億ドルの投資を発表。生成AIで栄養研究論文・SNS・社内データからイノベーションインサイトを抽出し、AI画像認識で獣医診断精度を向上。サプライチェーンにもリスク予測AIを導入。

3年間10億ドルのテック投資、技術者300人追加採用予定、2030年までにデジタル売上倍増目標
飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理設計・R&D 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査需要予測・数値予測

クーパン(Coupang)

2024

クーパンがAI需要予測・最適配送ルート・Random Stow方式の倉庫管理を統合し、ロケット配送(翌日配達)を実現。AIが天候・地理等の変数から配送時間を推定し、最適なスタッフ配置と配送順序を自動決定。

注文前の在庫予測による翌日配達実現、AI Export Engineで海外小規模事業者への販路拡大
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

シーイン(SHEIN)

2024

SHEINがAI需要予測で80%の精度を達成し、企画から出荷まで7-10日のスピードを実現。5,400以上のサプライヤーにAIプラットフォームを開放し、リアルタイムの消費者嗜好に基づく少量多品種生産モデルを構築。

需要予測精度80%達成、企画→出荷7-10日、常時60万点以上を掲載、220以上の国・地域に販売
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・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

ノードストローム(Nordstrom)

2024

ノードストロームが生成AIを活用したアプリリニューアルを実施。スタイリスト×AIのトレンドレポート、Style Swipes機能、自然言語検索を導入。バックエンドでは100以上のAIモデルが在庫管理・注文ルーティング・需要予測を日次運用。

100以上のAIモデルを日次運用
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・数値予測レコメンド・パーソナライズ

ダラー・ゼネラル(Dollar General)

2024

ダラー・ゼネラルがAI最適化専任のSVPを新設し、サプライチェーン・店舗運営・マーチャンダイジング全般にAIを適用。Shelf EngineのAI需要予測を3,000店舗に展開し、生鮮食品の発注最適化を実現。

AI需要予測を3,000店舗に展開
小売・流通 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

福岡ソフトバンクホークス(AIチケット)

2024

AIダイナミックプライシングを活用した「AIチケット」を導入。需要データに基づきチケット価格を自動変動させ、360度3Dマップビューで座席選択を可能に。球場運営の収益最大化を実現。

データに基づく自動価格変動によるチケット収益最大化
専門サービス 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

日本瓦斯(ニチガス)

2024

AIを活用したガスボンベ配送計画の最適化とデジタルツインシステム「ニチガスツイン on DL」を運用。検針・配送・開閉栓で各数億円のコスト削減を実現。

検針・配送・開閉栓でそれぞれ数億円のコスト削減
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

SBSホールディングス

2024

AI・ビッグデータを活用した需要予測・最適配送ルート計画と、ロボットストレージシステム「オートストア」等の自動化設備を統合した物流DXを推進。2024年の物流事業売上高は4,203億円。

物流事業売上高4,203億円(2024年12月期)
物流・運輸 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

S.RIDE

2024

AI需要予測による日時指定配車で95%の配車成功率を実現。2024年にはアプリ配車専用タクシーの運行開始やモビリティデータサービスの事業化など、AI活用領域を拡大。

95%の配車成功率、月間乗車100万回突破(2024年7月)、累計300万ダウンロード
物流・運輸 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

コムキャスト(Comcast)

2024

AIファーストのネットワーク管理システム「Janus」を展開し、トラフィックパターンのリアルタイム監視・需要予測・電力使用の自動調整で通信ネットワーク品質と効率を向上。

リアルタイムネットワーク需要予測と自動電力調整
IT・通信 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

コルゲート・パーモリブ(Colgate-Palmolive)

2024

AI/MLを活用した収益成長管理(RGM)で数十億のデータポイントから価格・プロモーション最適化を自動化。14,000人のデータリテラシー研修と全社AI基礎研修を実施。

14,000人のデータリテラシー研修実施、数十億シナリオの自動最適化
製造業 マーケティング・広告営業支援・販売 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

りそなホールディングス(Data Ignition)

2024

AIを活用した銀行業務支援ツール「Data Ignition」の提供を開始。データ分析に基づく営業支援や業務効率化を推進し、グループ全体のデータドリブン経営を加速。

グループ全体のデータドリブン経営を推進
金融・保険 営業支援・販売 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測