スギ薬局はAWS上でAmazon Bedrockを活用し、年末調整QAボットと調剤医薬品在庫確認エージェントを構築。約2万件の問い合わせ処理で人事工数3,000時間以上を削減した。

ハローデイは日立の「需要予測型自動発注システム」を全49店舗に導入。月間総労働時間6,837時間削減、残業7.9%減、自動発注率90%以上を達成した。

ロス・ストアーズがAI需要予測・自動補充・サプライチェーン最適化をOracle・Blue Yonderと連携して展開。FY2026に約11億ドルの設備投資でテクノロジー刷新と物流センター自動化を推進。セルフチェックアウトの試験導入も開始。

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。

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。

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。

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。

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。

Square AIをビジネスオーナー向けに展開し、天候・イベント・ニュース等の外部データと売上データを統合分析。ダッシュボードのカスタマイズ機能や音声対応も実装し、約100時間の作業時間削減を報告。

ニチレイ・アイスが日立のAI活用サプライチェーン計画最適化システムを導入。包装氷の生産・輸送・在庫の3計画を統合最適化し、計画立案時間を約70%削減。

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。

精密農業を新たな成長事業に位置づけ、AIデータ解析のThe Yield社（豪州）とロボティクスのRobotics Plus社（NZ）を買収。米国に統括新会社「Yamaha Agriculture」を設立。

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%）。

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。

物流WebアプリDCXにAIを活用した出荷予測サービスを追加。D2C向けにAIが過去の出荷データからアイテムごとの月別出荷数量を予測。

デンマークの物流大手DSVは、2024年にDB Schenkerを143億ユーロで買収し世界最大のフォワーダーへ。Panalpina Digital Hubで予測分析・AI・IoT・ブロックチェーン技術を推進し、AIによる需要予測と自律移動ロボットで倉庫業務の効率化を実現。

世界最大の航空貨物フォワーダーKuehne+Nagelは、AIとプロセスオートメーションで航空・海上・陸上貨物の統合管理を推進。FreightNetデジタル物流管理システムでオンライン見積り・予約・追跡を自動化。2025年にはAI・ヘルスケア・航空宇宙セクターで市場シェア拡大。

フィンランドの再生可能燃料大手Nesteは、AI駆動の予測モデルでグローバル原料調達のコストとカーボン強度を最適化。シンガポール拠点の16億ユーロ拡張で再生可能燃料のアジア太平洋生産能力を倍増。