日本ハム
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。
日本マクドナルド
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。
REWE Group（レーヴェグループ）
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。
Publix（パブリックス）
米国南東部の大手スーパーPublixが、フロリダ州レイクランドに1.2億ドルを投じたハイテクキャンパスを開設。AIと自動化の研究開発拠点として、需要予測・在庫管理から顧客行動予測まで機械学習を活用した最適化を推進している。
イリノイ・ツール・ワークス（Illinois Tool Works）
ITWがAIロボティクス、AIコンピュータビジョン品質検査、AI需要予測、AI予知保全を分散型事業モデルの各ニッチセグメントに導入。80/20運営モデルを活かし、数百の高付加価値ニッチ市場でのAI活用を推進。
日本通運（NXグループ）（AI出荷予測）
D2C向け物流Webアプリ「DCX」でAIを活用した出荷予測サービスを開始。過去の出荷データをAIが分析し、アイテムごとの月別出荷数量を短時間で予測。
レキット（Reckitt）
Microsoft連携の生成AIで需要予測誤差50%削減を達成。R&DではAI活用で製品開発時間60%短縮、Scope3排出量データ精度も75倍改善。全社的なAI変革を推進中。
プロクター・アンド・ギャンブル（Procter & Gamble）
AI駆動の在庫最適化で欠品率15%削減を達成。従業員のAI活用で個人パフォーマンス37%向上、チーム成果39%向上を確認。全社的な「建設的破壊」戦略のもとAIを推進。
P&Gジャパン
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（Costco）
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。
武田薬品工業
AIを活用した医薬品需要予測システムを導入し、従来1週間かかっていた予測作業を数時間に短縮。国内販売約150品目のうち約100品目で運用を開始し、予測精度80%台後半を達成。
東邦ガス
東邦ガス情報システムはDataRobotを活用し、ガスの開閉栓・修理業務の作業件数をAIで予測。エリア単位での予測精度が約20%向上し、要員配置の適正化を実現した。
Nestlé
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。
ファームノート
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%）。
Cummins（カミンズ）
米国のエンジン大手Cumminsは、エンジンセンサーデータのAI分析による予知保全と、AI画像認識による製造品質検査を導入。需要予測AIでサプライチェーンの在庫管理と物流も最適化。
東邦ガスネットワーク（空き家予測AI）
マイクロベースと共同で全国初のAIによる将来の空き家予測を実現。都市ガス使用量等のデータから住居単位で4年後の空き家状況を約9割の精度で予測し、ガス管更新計画を効率化。
マルイ（AI需要予測全店導入）
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。
Darden Restaurants（ダーデン・レストランツ）
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。
サザンカンパニー（Southern Company）
アラバマ・パワーがDatabricksベースのAI暴風雨管理システム「SPEAR」と電力網信頼性分析「RAMP」を構築。顧客停電履歴の検索を4時間から4秒に短縮し、暴風雨の影響予測とリアルタイム対応を実現。AIデータセンター向け電力供給にも812億ドル規模の投資を計画。
AES
Andrew NgのAI FundとAI駆動型エネルギーソリューション開発で戦略提携。独自のFarseer AI発電予測・AMART市場自動化プログラムで初年度340万ドル、2023年に550万ドルの収益を創出し、再エネ・蓄電池管理の最適化を推進。