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。

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。

世界最大のコンテナ船社MSCは、AI駆動の予測ETA分析とIoTスマートコンテナ5万台でリアルタイム貨物追跡を実現。Traxens技術で温度・湿度・衝撃・ドア開閉を監視し、AIが船舶動態・港湾混雑・過去データから到着予測を算出。

日立のAIを活用し、ニチレイフーズグループのニチレイ・アイスにサプライチェーン計画業務を最適化するシステムを導入。需要予測から生産・物流計画までの一体最適化を実現。

サンドラッグはブライセンと共同で本部物流およびPB商品の自動発注システムをリリース。全国1,500店舗を支える物流センター全拠点の発注業務を自動化した。

クラウド車両管理システム「SmartDrive Fleet」がAIによる安全運転診断機能を提供。10秒ごとのリアルタイム位置追跡と運転行動分析で、企業の車両管理業務をデジタル化。

Tyson FoodsはPalantirのAIプラットフォームを導入し、食肉加工のサプライチェーン全体を最適化。2年間で2億ドル以上のコスト削減を達成し、積載率を46%から87%に改善した。

フェデックスはAI搭載の出荷監視・介入ソリューション「FedEx Surround」を欧州市場に展開。機械学習による予測分析で出荷リスクを事前に検知し、ヘルスケア・航空宇宙・ハイテク業界の高付加価値貨物を保護している。

出光興産はアクセンチュアと共同で、AIと数理最適化を活用したタンクローリー配車計画作成システム「aIDEM」を構築。配車計画作成時間を25%短縮し、年間約3,500万KLの燃料配送を効率化した。

AI活用による物流現場の最適化に向けた実証実験を開始。販売物流現場でDXを推進し、AIによる精緻な需要予測でサプライチェーンを支援。

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。

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。

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。