AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム（EMS）を開発。電力・熱の需要を30分周期で高精度予測し、コジェネレーション設備の運転計画を自動最適化。

Blue Yonderと連携したAI需要予測技術を全世界で導入。顧客インサイト・天候・経済指標を統合分析し、ポルトガル市場では予測精度を5%向上。在庫最適化と品揃え改善を実現。

スシローの回転レーンにICチップ搭載皿を導入し、約200億皿分の販売データをAIで分析。1分後・15分後の需要を予測して最適な握り数を決定し、メニュー廃棄率を75%削減。

西友はシノプスの需要予測型自動発注サービス「sinops-CLOUD」を全300店舗以上に導入。日配食品・加工食品・日用品の発注業務を自動化し、店舗在庫の最適化と物流センターの効率化を実現した。

花王はAIを活用した需要予測モデルにより販売予測精度を77%から91%に向上。市場情報・広告情報・SNS情報・気象情報など多変量データをマシンラーニングで分析し、廃棄25%削減に貢献した。

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。

カゴメは独自のビッグデータとAI解析技術を組み合わせた生鮮トマトの収量予測システムを開発し、大型菜園に導入。5週先までの収量をAIが予測し、廃棄ロス削減に貢献している。

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。

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。

ビッグデータとAIを活用した配送業務量予測システムを導入。顧客ごとの注文数・配送発生確率・滞在時間をAIが予測し、最適な配車計画を自動作成することで配送生産性を最大20%向上させた。

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。

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。

トヨタ系自動車部品メーカーがIoTとAIを活用した製造改善を推進。100の製造ラインで平均43%の生産性向上を達成し、年間4億円以上の労務費削減を実現。自社ノウハウを外販するスマートサービスも展開。

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。

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。

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。

日立製作所と共同でAIを活用したスマート物流の協創を実施。数日かかっていた配送計画の作成時間を1時間に短縮し、トラック台数を最大10%削減。

ハローズはシノプスの需要予測型自動発注システム「SINOPS-R」「SINOPS-W」を導入し、全70店舗以上と物流センターで発注業務の自動化と在庫最適化を実現。