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。

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。

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。

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。

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不動産投資サービス「RENOSY」が「ネット不動産投資」から「AI不動産投資」へ転換するテクノロジー戦略を策定。年間10万件の顧客面談のAI自動要約や収益法AIによる物件査定を導入し、コア事業利益率20%を目指す。

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。

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。

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%）。