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36件の事例 / 全1942件 定量効果あり

シスコ(Sysco Corporation)

2026

フードサービス流通最大手シスコがSAGE(Sysco Agentic Ecosystem)を構築し、営業・サプライチェーン・顧客体験・バックオフィスにAIを全面展開。AI360プラットフォームは営業コンサルタントの90%が利用し、2026年Newsweek AI Impact Awardを受賞。

営業コンサルタントの90%がAI360を利用、2026年Newsweek AI Impact Award受賞
飲食・食品 営業支援・販売需要予測・在庫管理物流・配送最適化 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

ハーシー(Hershey)

2026

ハーシーがAIマーケティングミックスモデル(Mutinex)を導入し、年間20億ドル超のマーケティング支出をリアルタイムに最適化。AIアルゴリズムでハロウィン商戦の広告配信をリアルタイム調整し、売上データに連動した動的配信を実現。

年間20億ドル超のマーケティング支出を月次で最適化可能に、Kit Katオーガニック投稿のビュー率4.5倍・エンゲージメント13倍
飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

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

森永乳業(AI新製品需要予測)

2025

NECのAI技術を活用した新製品需要予測ソリューションを導入。アイスカテゴリーにおける実証実験で、需給担当者の計画とほぼ同等精度の予測を早期段階で実現。

需給担当者とほぼ同等精度の予測を従来より早い段階で達成
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ロイヤルホールディングス(HANZO AI自動発注)

2025

ロイヤルホスト215店舗と天丼てんや111店舗の計326店舗にAI需要予測型自動発注「HANZO」を導入。食材の過剰仕入れ・品切れを防止し、在庫回転率を改善。

326店舗で過剰仕入れ・品切れ防止、食品ロス削減、在庫回転率改善
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Yum! Brands(ヤム・ブランズ)

2025

KFC・Taco Bell・Pizza Hutの親会社Yum! Brandsが、AI駆動のレストランテクノロジープラットフォーム「Byte by Yum!」を発表。NVIDIAとの業界初コラボレーションでAI技術開発を加速し、全世界のレストランでモバイル注文、POS、キッチン・配送最適化、在庫・労務管理を統合。

40以上のAIプロジェクトが進行中
飲食・食品 最適化・シミュレーション営業支援・販売需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測AIエージェント最適化・シミュレーション

ロイヤルホールディングス

2025

ロイヤルHDはGoals・双日食料・デリカフーズと「需給調整プラットフォーム構築プロジェクト」を発足。ロイヤルホストと天丼てんやのAI需要予測データを物流に応用し、食品ロス削減を目指す。

2025年2月よりHANZO運用開始、8月より天丼てんやで実証開始
飲食・食品 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測

マース(Mars)(サプライチェーンAI)

2025

マースがリスク予測AIをサプライチェーンに導入し、気候変動による産地別の収穫リスクを事前検知。Soil Capital・Cargillと連携してAIで炭素隔離・土壌健全性を追跡し、カカオ調達の「Raising Rice Right」で2,000万ドルを投資。

Raising Rice Right構想で2,000万ドル投資
飲食・食品 需要予測・在庫管理不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ホーメル・フーズ(Hormel Foods)

2025

ホーメルがo9 SolutionsのAI需要計画プラットフォームを70以上の拠点に導入。Accentureと連携し、ドライ・冷蔵ネットワーク全体で機械学習によるタッチレス予測を実現。反応的な対応からデータ駆動型の計画立案への転換を達成。

70以上の拠点に展開、手動オーバーライドの削減、季節需要予測精度の向上
飲食・食品 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 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

カルビー(AI生産スケジューラ)

2024

AI×SaaS生産スケジューラ「最適ワークス」を湖南工場に導入。生産計画の立案・修正業務の負荷を軽減し、属人化リスクを解消。

生産計画の立案・修正業務の負荷軽減、属人化リスク解消
製造業飲食・食品 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 最適化・シミュレーション

アサヒ飲料(AI新商品需要予測)

2024

AIを活用した新商品の需要予測システムを検証し、年間3億円の削減効果を試算。発売5週間前で3〜4割、発売翌日で4割の商品でAI予測が既存手法を上回る精度を達成。

年間3億円の削減効果を試算、発売前段階でAI予測が既存手法を上回る精度
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

JR西日本フードサービスネット(HANZO AI自動発注)

2024

駅ナカ飲食店「麺家」「デリカフェ」34店舗にAI自動発注サービス「HANZO」を導入。発注の精度ばらつきと紙ベースの非効率な業務フローを改善。

34店舗で発注時間短縮、食材ロス軽減
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

リンガーハット(AI需要予測アプリ)

2024

パロアルトインサイトと共同開発したAI搭載の自動発注アプリ・シフト管理アプリをリンガーハット・濵かつ直営492店舗全店に導入完了。シフト作成業務を数時間に短縮。

492店舗全店に導入完了、シフト作成業務を毎月10数時間→数時間に短縮
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

どうとんぼり神座(HANZO AI自動発注)

2024

ラーメンチェーン「どうとんぼり神座」の84店舗にAI需要予測型自動発注サービス「HANZO」を導入。191品目の自動発注により年間15,000時間超の発注業務を90%削減へ。

年間15,000時間超の発注業務を90%削減目標、84店舗・191品目を自動発注
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Deliveroo(デリバルー)

2024

英国発のフードデリバリーDeliverooが、AIによる動的配車・ルート最適化と需要予測型価格設定を全10市場で展開。17.9万以上の加盟店と15万以上のライダーのマッチングをリアルタイムAIが最適化。機械学習チームがマーケティング・財務などの部門横断的な意思決定も支援。

17.9万加盟店・15万ライダーのマッチングを最適化
飲食・食品 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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