ソフトバンクの需要予測サービス「サキミル」を活用し、スーパーマーケットバローの惣菜部門でAI自動発注を開始。利益約5%増加と発注作業時間27%削減を確認。

日本IBMのAI需要予測を活用し、客数予測精度90%超を達成。発注時間50%削減と廃棄ロス2.5%削減を実証し、全店舗への正式導入を決定。

独自開発のリテールAIカメラを国内208店舗に約19,500台導入。欠品検知・商品識別・購買行動分析を行い、自動値下げシステムも実現。月間約400万人が利用。

英国発のフードデリバリーDeliverooが、AIによる動的配車・ルート最適化と需要予測型価格設定を全10市場で展開。17.9万以上の加盟店と15万以上のライダーのマッチングをリアルタイムAIが最適化。機械学習チームがマーケティング・財務などの部門横断的な意思決定も支援。

スイス最大の小売企業Migrosが、invent.aiのAI予測・補充プラットフォームを全11配送センター・2,000店舗に導入。在庫日数を11%以上削減し、販売ロスを1.3%低減、在庫可用性を1.7%向上させた。

「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。

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。

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。

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。

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。

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。

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を活用した在庫適正化サービスを開発し、杏林堂薬局の物流センターで実証実験を実施。在庫量6〜15%削減とデータ処理・分析業務の月25時間短縮を確認。

AIによるサプライチェーン・物流最適化で2,000万ドル超のコスト削減を達成。毎日5,000以上の出荷を分析し、製造現場のリアルタイムデータ分析で5,000万ドルの廃棄削減も見込む。

AIを活用した需給管理システム「AEMS」を開発し電力事業者に展開。AIによる高精度な電力需給予測で再エネ活用と安定供給の両立を実現。

グループ会社向けにデータ分析・AIを活用したサプライチェーン改善サービスを横展開。倉庫作業の均一化や配送トラック稼働率の向上により、年間15億円のコスト削減効果を創出。

AIを活用した需要予測で販売予測精度を77%から91%に向上。化粧品の画像データとリリース文章をAIで解析し、廃棄金額25%削減を実現。

BIPROGY（旧日本ユニシス）はAI需要予測による自動発注サービス「AI-Order Foresight」をライフコーポレーション全304店舗の生鮮部門に導入。販売実績・気象情報等をAIで分析し、発注数を自動算出することで作業時間と廃棄ロスを削減した。

岡山県の食品スーパーが日本IBMのAI需要予測システム「ADF」を全24店舗に導入。来客数予測精度90%超を達成し、発注時間50%削減とロス2.5%削減を実現。

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。