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13件の事例 / 全1942件 定量効果あり

日本ハム

2026

日本ハムはSAP BTPとAIを活用した在庫引当・需要予測システムを導入し、欠品率の大幅改善と在庫水準の最適化を実現。ベテラン担当者の経験知をAIで標準化した。

欠品率の大幅改善、在庫水準の最適化
飲食・食品 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

日本マクドナルド

2026

日本マクドナルドがMyマクドナルドリワードの全チャネル統合により、全購買データの個人ID紐づけを推進。時間帯・天候・イベント情報との掛け合わせで店舗単位の需要予測精度向上を目指し、データドリブンな店舗運営を加速。

飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

REWE Group(レーヴェグループ)

2025

ドイツ大手小売REWE Groupが、Circus社のAI自律調理ロボット「CA-1」をデュッセルドルフのスーパーマーケットに導入。予測モデルで需要を最適化し、食品廃棄を最小化しながら店内での温食提供を実現。さらにTrigo社との連携で欧州最大のコンピュータビジョン型無人決済店舗も運営。

小売・流通飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Nestlé

2025

Harvard D^3 InstituteとMicrosoftが主導する「Frontier Firm AI Initiative」に参画。AI活用による製造・サプライチェーン効率化を推進し、食品廃棄削減にも取り組む世界最大の食品メーカー。

Harvard・Microsoftとの先端AI共同研究に参画、全社SAPシステムのAI統合を推進
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Starbucks

2025

生成AI搭載の従業員支援ツール「Green Dot Assist」を35店舗でパイロット導入。AIがレシピや業務手順にリアルタイム回答するほか、在庫カウント頻度を8倍に向上させるAI画像認識も導入。

在庫カウント頻度8倍向上、35店舗でパイロット
小売・流通飲食・食品 需要予測・在庫管理社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査

Darden Restaurants(ダーデン・レストランツ)

2024

米国最大のフルサービスレストラン企業Darden(Olive Garden、LongHorn Steakhouse等)がAIを多角的に活用。AIチャットボットによるカスタマーサービス、予測分析による在庫管理、パーソナライズドマーケティング、従業員スケジューリング最適化を推進。Uber Eatsでの全国配送拡大にもAIを活用。

飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測チャットボット・対話AIレコメンド・パーソナライズ

フェレロ(Ferrero)

2024

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。

ヘーゼルナッツ94%トレーサビリティ達成、AI在庫システムで欠品率約20%削減
飲食・食品 品質管理・検査需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

クラフト・ハインツ(Kraft Heinz)

2024

クラフト・ハインツがMicrosoftと共同開発した「Kraft Heinz Lighthouse」コントロールタワーでサプライチェーン全体をリアルタイム可視化。AIきゅうり品質検査で生産効率12%向上。自律予測の採用率48.2%を達成。

きゅうり品質検査で生産効率12%向上、自律予測採用率48.2%達成
飲食・食品 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査需要予測・数値予測

マース(Mars)

2024

マースがペットケア部門を中心にAI・テクノロジーに3年間10億ドルの投資を発表。生成AIで栄養研究論文・SNS・社内データからイノベーションインサイトを抽出し、AI画像認識で獣医診断精度を向上。サプライチェーンにもリスク予測AIを導入。

3年間10億ドルのテック投資、技術者300人追加採用予定、2030年までにデジタル売上倍増目標
飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理設計・R&D 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査需要予測・数値予測

ABインベブ(AB InBev)

2024

Google Cloud/Pluto7とのAIパートナーシップでビール濾過プロセスを最適化し、ランあたりバレル数60%増を達成。AIサプライチェーン革新でタッチレス計画を推進。

フィルターラン長40〜50%延長、バレル数60%増、126カ国展開予定
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

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

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

サイゼリヤ

2018

サイゼリヤがNTTドコモと共同でAIによるリアルタイム売上予測技術の実証実験を実施。モバイル空間統計や気象データを活用し、1〜数時間後の売上金額を予測。従来手法より予測誤差を25%改善した。

売上が平常時より伸びた時間帯の予測精度が従来手法比25%改善
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測