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15件の事例 / 全1942件 定量効果あり

Wingstop(ウィングストップ)

2025

米国チキンウィング専門チェーンWingstopが、AI搭載スマートキッチン技術を全米全店舗に導入完了。50%の店舗で待ち時間を10分に短縮し、従来の半分に。約30店舗でのテストを経て12ヶ月で全店展開を達成した。

50%の店舗で待ち時間10分(従来の半分)に短縮
飲食・食品 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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

日本マクドナルド(Google Cloud AI基盤)

2024

グローバル本社とGoogle Cloudの戦略パートナーシップに基づき、日本のマクドナルド全店舗にGoogle Distributed Cloudを展開。厨房機器のIoTセンサーとAIによる故障予兆検知を構築。

日本国内3,000店舗以上が対象
飲食・食品 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

くら寿司

2024

くら寿司はAIカメラによる迷惑行為防止と、AI・IoT技術を活用した「スマート養殖」を展開。AI給餌で給餌量2割削減・飼料代1割削減を実現し、持続可能な水産業を推進。

給餌量2割削減、飼料代1割削減、全532店舗にAIカメラ導入
飲食・食品 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

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

キリンホールディングス

2024

国内9工場に約2,000台のカメラを設置しAI・IoTでサプライチェーンを高度化。1工場当たり約9,000時間の業務負荷削減を達成し、2027年の目標12,700時間に前進。

1工場当たり約9,000時間の業務負荷削減を達成(目標12,700時間)
飲食・食品 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

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

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

トリドールホールディングス(丸亀製麺AI需要予測)

2023

富士通のAI需要予測サービス「ODMA需要予測SaaS」を丸亀製麺の国内全823店舗に採用。店舗ごとの日別・時間帯別の客数・販売数を予測し、発注・仕込み・シフトの最適化を推進。

国内全823店舗に導入
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

一の湯(箱根温泉)

2022

創業約400年の老舗旅館がエッジAI「Gravio」を導入しDXを推進。人感センサーによる来客検知、温浴設備の操作管理、トイレ利用頻度に基づく清掃最適化を実現。

フロント常駐スタッフなしでの来客対応、清掃人員配置の最適化
飲食・食品 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

ハウス食品グループ

2022

ハウス食品グループはNECのAIを活用した需給・生産管理システムを統合し、全体最適な運用を2021年から開始。数万の予測モデルによる需要予測で欠品半減と廃棄ロス1割削減を目指す。

3年後をめどに欠品半減、製品・資材廃棄ロス1割削減目標
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

すかいらーくホールディングス

2022

ネコ型配膳ロボット「BellaBot」を全国約2,100店舗に3,000台導入完了。配膳業務の効率化と人手不足対策を実現し、顧客満足度9割を達成。

約2,100店舗に3,000台導入、顧客満足度90%
小売・流通飲食・食品 生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

ハウス食品グループ(AI需給最適化)

2021

NECと協力しグループ3社の需給・生産管理を統合。AI技術を活用した「需給最適化プラットフォーム」で、欠品50%削減・廃棄ロス10%削減・管理業務工数60%削減を目標に推進。

欠品50%削減、製品・資材廃棄ロス10%削減、管理業務工数60%削減を目標
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

ハウス食品

2021

NECの協力でグループ3社の需給・生産管理システムを統合し、AI「異種混合学習技術」による需給最適化プラットフォームを導入。欠品50%・管理業務工数60%の削減を目指す。

欠品件数50%削減目標、製品・資材廃棄ロス10%削減目標、管理業務工数60%削減目標
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

山崎製パン

2019

山崎製パンは全国20工場のリアルタイム受注情報を統合基幹システムで一元化し、ビッグデータ活用によって製品廃棄ロスを約4割削減。データに基づく生産計画の最適化を実現した。

製品廃棄ロス約4割削減、全工場対応で5割削減見込み
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