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11件の事例 / 全1942件 定量効果あり

日本マクドナルド(Google Cloud AI基盤)

2024

グローバル本社とGoogle Cloudの戦略パートナーシップに基づき、日本のマクドナルド全店舗にGoogle Distributed Cloudを展開。厨房機器のIoTセンサーとAIによる故障予兆検知を構築。

日本国内3,000店舗以上が対象
飲食・食品 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

くら寿司

2024

くら寿司はAIカメラによる迷惑行為防止と、AI・IoT技術を活用した「スマート養殖」を展開。AI給餌で給餌量2割削減・飼料代1割削減を実現し、持続可能な水産業を推進。

給餌量2割削減、飼料代1割削減、全532店舗にAIカメラ導入
飲食・食品 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

伊藤ハム米久ホールディングス

2024

静岡県三島市に約200億円を投じてAI・IoT活用のハム・ソーセージ次世代工場を建設。生産条件のリアルタイム最適化と予知保全により、生産能力2倍と省力化を目指す。

投資額約200億円、年間約25億円の償却前利益効果見込み、2026年完成予定
飲食・食品 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

リンガーハット

2024

パロアルトインサイトと共同開発したAI需要予測システムを直営全店舗に展開。自動発注アプリとシフト管理アプリにより、食品ロス削減・人件費最適化・店長の事務作業削減を実現。

リンガーハット・濵かつ直営492店舗全店に導入完了、発注業務と食品ロスの削減
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

トリドールホールディングス(丸亀製麺AI需要予測)

2023

富士通のAI需要予測サービス「ODMA需要予測SaaS」を丸亀製麺の国内全823店舗に採用。店舗ごとの日別・時間帯別の客数・販売数を予測し、発注・仕込み・シフトの最適化を推進。

国内全823店舗に導入
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

イートアンドホールディングス(大阪王将)

2023

大阪王将にTechMagic社の調理ロボット「I-Robo」を導入し、約60種類のメニューから約20品の調理を自動化。FLコスト約10%削減を実現。

FLコスト約10%削減、厨房人員1人分削減
飲食・食品 生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

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

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

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

マルハニチロ

2020

マルハニチロはAI画像処理技術を応用した成魚自動カウンター「かうんとと」を開発。船上を流れる養殖魚をAIが個体認識・カウントし、人手によるカウント作業の自動化と経費削減を実現した。

人為的ミスの軽減、体力的負担の軽減、経費削減
飲食・食品農業・畜産 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査

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