ダラー・ゼネラルがAI最適化専任のSVPを新設し、サプライチェーン・店舗運営・マーチャンダイジング全般にAIを適用。Shelf EngineのAI需要予測を3,000店舗に展開し、生鮮食品の発注最適化を実現。

AIダイナミックプライシングを活用した「AIチケット」を導入。需要データに基づきチケット価格を自動変動させ、360度3Dマップビューで座席選択を可能に。球場運営の収益最大化を実現。

Domo.AIの予測モデルを活用し、旧譜楽曲の「バズりの予兆」を検知するシステムを構築。ストリーミング再生数の予測値と実績値の差異を監視し、迅速なプロモーションでトップ・プレイリストへのチャートインを実現。

AI・ビッグデータを活用した需要予測・最適配送ルート計画と、ロボットストレージシステム「オートストア」等の自動化設備を統合した物流DXを推進。2024年の物流事業売上高は4,203億円。

AIを活用した在庫適正化サービスを開発し、杏林堂薬局の物流センターで実証実験を実施。在庫量6〜15%削減とデータ処理・分析業務の月25時間短縮を確認。

AIで病害虫の発生を予測する防除DXアプリ「TENRYO」がJA豊橋に導入決定。20年分の気象データと発生履歴をAI分析し、ブロッコリー農家で収量15%増を実証。

ノーコードAIプラットフォーム「MatrixFlow」にRAG・プロンプト管理機能をリリース。非エンジニアでもAI開発が可能な環境を提供し、ユーザー数5000超に拡大。

Google Cloud/Pluto7とのAIパートナーシップでビール濾過プロセスを最適化し、ランあたりバレル数60%増を達成。AIサプライチェーン革新でタッチレス計画を推進。

AIによるサプライチェーン・物流最適化で2,000万ドル超のコスト削減を達成。毎日5,000以上の出荷を分析し、製造現場のリアルタイムデータ分析で5,000万ドルの廃棄削減も見込む。

AIを活用した需給管理システム「AEMS」を開発し電力事業者に展開。AIによる高精度な電力需給予測で再エネ活用と安定供給の両立を実現。

グループ会社向けにデータ分析・AIを活用したサプライチェーン改善サービスを横展開。倉庫作業の均一化や配送トラック稼働率の向上により、年間15億円のコスト削減効果を創出。

マースクはAI搭載ロボティクスソリューションをUK倉庫に展開し、注文ソーティング速度を従来の3倍に向上。上流のバッチ在庫ピッキングも最大33%改善し、倉庫オペレーションの自動化を加速している。

セフォラはRELEX SolutionsのAI駆動需要予測・自動補充ソリューションを35カ国・2,500以上の店舗に導入。在庫回転率の改善と陳腐化リスクの削減を実現しながら、AI肌診断ツールで顧客体験も革新した。

H2O Driverless AIを導入し、倉庫の出荷量予測精度を60%から87%に大幅向上。予測期間も1週間から1ヶ月に延長しながら精度を維持し、要員計画・配置の効率化を実現。

JDSCと協業し、メーカー・卸・小売を跨ぐPSI情報共有サービス「MOVO PSI」を開発。キリンビバレッジで輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減を実現。

AIを活用した需要予測で販売予測精度を77%から91%に向上。化粧品の画像データとリリース文章をAIで解析し、廃棄金額25%削減を実現。

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。

Google CloudのVertex AIを活用し、航空機製造におけるシール材料の需要予測を最適化。月間廃棄額を95%以上削減し、2023年7月には廃棄ゼロを達成。

BIPROGY（旧日本ユニシス）はAI需要予測による自動発注サービス「AI-Order Foresight」をライフコーポレーション全304店舗の生鮮部門に導入。販売実績・気象情報等をAIで分析し、発注数を自動算出することで作業時間と廃棄ロスを削減した。

BIPROGYのAI需要予測サービス「AI-Order Foresight」を全304店舗の生鮮部門に拡大導入。畜産商品で発注時間3〜4割減、廃棄率10ポイント改善を達成。