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22件の事例 / 全1942件 定量効果あり

XPO Logistics(XPOロジスティクス)

2025

XPO Logisticsは5億5,000万ドルのデジタルプラットフォーム投資でAI駆動のルート最適化と貨物管理を自動化。5,000台の自律型スマートロボットを北米・欧州の倉庫に展開し、AI動的ルーティングで燃料使用量18%削減。

デジタルプラットフォームに5.5億ドル投資、輸送コスト15%削減、燃料使用量18%削減、配送密度31%向上、労働効率5-7%改善
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

サミット(AI需要予測自動発注)

2025

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。

自動発注提案の採用率95%、欠品改善と在庫低減を確認
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

コストコ(Costco)

2025

コストコはAIを活用した予測需要予測、動的価格設定、サプライチェーンロジスティクスの最適化をバックエンドで推進。2025年に27〜29の新規倉庫開設を計画し、AIが国際的な在庫管理の複雑性に対応している。

2025年に27〜29の新規倉庫を韓国・スウェーデン含む国際展開
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

ファームノート

2025

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%)。

契約頭数37万頭(日本の乳用牛の約10%)、ウェアラブルデバイス総出荷18万台、ゲノム検査国内シェア50%
農業・畜産 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測AIエージェント異常検知・予兆検知

リンガーハット(AI需要予測アプリ)

2024

パロアルトインサイトと共同開発したAI搭載の自動発注アプリ・シフト管理アプリをリンガーハット・濵かつ直営492店舗全店に導入完了。シフト作成業務を数時間に短縮。

492店舗全店に導入完了、シフト作成業務を毎月10数時間→数時間に短縮
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

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

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

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

MatrixFlow(マトリックスフロー)

2024

ノーコードAIプラットフォーム「MatrixFlow」にRAG・プロンプト管理機能をリリース。非エンジニアでもAI開発が可能な環境を提供し、ユーザー数5000超に拡大。

ユーザー数5000超、30社以上が導入
IT・通信 需要予測・在庫管理設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

サントリー

2024

大阪工場の新設「スピリッツ・リキュール工房」でAIとロボットにより原料作業を自動化。人手による原料取り扱い時間を従来の1/3に削減し、年間約2,000時間の削減を見込む。

原料取り扱い時間を1/3に削減、年間約2,000時間削減見込み、需給業務時間約6,000時間/年削減
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

BIPROGY

2024

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。

全304店舗の生鮮部門への導入完了
IT・通信 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

マルイ(スーパーマーケット)

2024

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。

来客数予測精度90%超、発注時間50%削減、ロス2.5%削減、年間216時間の作業時間削減、粗利益90万円増加
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Amazon

2024

世界の物流拠点に100万台超のロボットを導入し、AI統合制御システム「Deep Fleet」で数万台のロボットを協調動作させる次世代物流を実現。配送コストを従来比25%削減。

100万台超のロボット導入、配送コスト25%削減、1日最大65万個出荷(相模原FC)
小売・流通物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

ヤオコー(AI需要予測自動発注)

2023

AIによる需要予測に基づく自動発注システムを全182店舗に導入。30種類のコーザルデータを活用し、発注時間を約85%(3時間→25分)短縮、在庫5%削減、自動化率98%を達成。

発注時間85%短縮(3時間→25分)、在庫5%削減、自動化率65%→98%
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

トリドールホールディングス

2023

讃岐うどん「丸亀製麺」を展開するトリドールHDが、富士通のAI需要予測サービスを国内全823店舗に導入。気象データやPOSデータをもとに日別・時間帯別の客数・販売数を予測し、食品ロス削減と運営効率化を実現。

全823店舗に導入、食品ロス削減・エネルギーマネジメント実現
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

セブン‐イレブン・ジャパン

2023

AIを活用した需要予測型発注システムを全店舗に導入。天候・曜日特性・過去売上データから適正在庫を算出し、発注業務時間を約40%削減。

発注業務時間約40%削減
小売・流通 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

カゴメ

2022

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。

5週先までの収量予測を実現、廃棄ロス10%削減目標
飲食・食品農業・畜産 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

福しん

2022

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。

全32店舗に導入、発注業務の属人化を解消、食品ロス削減
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ファーストリテイリング(ユニクロ)

2021

Googleとの協業でAI需要予測とサプライチェーン最適化を推進。顧客の声をAIで分析して個店・SKU単位の改善を実現し、物流センターではAI・ロボティクスで倉庫自動化を推進。

顧客分析を個店・SKU単位まで精緻化
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