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。
Novo Nordisk
OpenAIと戦略的パートナーシップを締結し、創薬・臨床開発・製造・サプライチェーン全体にAIを統合。複雑なデータセットから有望な薬剤候補をAIで特定し、研究から患者への到達時間を短縮。
大阪ガス（Energy Brain）
遠隔AIエネルギーマネジメントシステム「Energy Brain」を活用し、産業用冷凍機を完全停止せずに自動デマンドレスポンス制御する実証に成功。冷凍冷蔵倉庫のエネルギー最適化を実現。
Panera Bread（パネラ・ブレッド）
米国ファストカジュアルチェーンPanera Breadが、OpenCityのAI音声注文技術「Tori」のテストとMiso Robotics「CookRight Coffee」によるAIコーヒーステーション自動管理を導入。AIが需要を予測し、最適なタイミングでの抽出を指示することで品質向上と業務効率化を実現。
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。
中国建設銀行（China Construction Bank）
DeepSeek-R1とオープンソースモデルを基盤とした企業級AIシステムを構築し、168の活用事例と7,000以上のモデルデプロイメントで193シナリオを本番運用。AIモデル管理プラットフォームでアジア太平洋最優秀賞を受賞。
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。
明治安田生命（AI引受査定）
生命保険の引受査定にAI「健活未来予測モデル」を導入。匿名化された約130万件の医療ビッグデータを活用し、循環器病リスクを高精度に予測。従来の医学査定とAIの組み合わせで正確・迅速な査定を実現。
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。
ポーラ・オルビスホールディングス
ポーラ化成工業は化粧品開発支援AIシステム「AIM POLAR」を開発。感触設計AIと品質予測AIにより、試作回数を大幅に削減しながら、パーソナライズ化粧品の実現に向けた処方設計の高速化を推進している。
ネクステラ・エナジー（NextEra Energy）
ネクステラ・エナジーはGoogle Cloudと画期的なエネルギー・テクノロジーパートナーシップを締結。GoogleのAI気象予測モデル「WeatherNext 2」や時系列予測モデル「TimesFM 2.5」を活用し、再生可能エネルギーのグリッド最適化を推進している。
HCAヘルスケア（HCA Healthcare）
HCAヘルスケアは敗血症早期検出AIツール「SPOT」を展開し、従来のスクリーニングより約6時間早く敗血症を検出。2025年には抗生物質投与時間と死亡率に関する最大規模の研究でGold Medal STAR Research Awardを受賞した。
GEヴァーノバ（GE Vernova）
GEヴァーノバはAIによるインテリジェント電力グリッドに関する2本のホワイトペーパーを発表。GridOS Data Fabricで複数システムのデータを統合し、段階的な自動化アプローチで電力網の知能化を推進している。
オープンハウス
SREホールディングスの「SRE AI査定CLOUD」を導入し、不動産査定時間を年間1,200時間削減。機械学習による複数査定手法で実需向けから投資用物件まで対応し、顧客対応の迅速化を実現。
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。
SBI新生銀行
自社開発のAIスコアリングモデルをマネー・ローンダリング対策の取引モニタリングに導入。疑義確率スコアとAIの判断根拠を提示する仕組みで、調査件数を約50%削減しながら対象範囲を維持。