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62件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ファミリーマート

2025

AIを活用した新発注システム「AIレコメンド発注」を全国500店舗で運用開始。店舗の業務効率化と販売機会の最大化を実現。

全国500店舗で運用開始
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

ヤマエ久野(AI需要予測自動発注)

2024

日立と協創し、食品卸の汎用倉庫にAI需要予測自動発注システムを導入。発注業務時間を約50%(約3時間→約1.5時間)削減。スポット特売や配送条件にも対応する高度な機能を搭載。

発注業務時間約50%削減(約3時間→約1.5時間)
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

中部薬品(AI需要予測自動発注)

2024

バローグループの中部薬品(V・drug)全400店舗に日立システムズのAI需要予測型自動発注システムを導入。発注作業時間を週約600時間削減し、日配品の自動発注率を従来比160%に向上。

発注作業時間を週約600時間削減、自動発注率を全体で従来比115%、日配品で160%に向上
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

バローホールディングス(AI自動発注)

2024

ソフトバンクの需要予測サービス「サキミル」を活用し、スーパーマーケットバローの惣菜部門でAI自動発注を開始。利益約5%増加と発注作業時間27%削減を確認。

利益約5%増加、発注作業時間27%削減、76店舗で本格稼働
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

マルイ(AI需要予測全店導入)

2024

日本IBMのAI需要予測を活用し、客数予測精度90%超を達成。発注時間50%削減と廃棄ロス2.5%削減を実証し、全店舗への正式導入を決定。

客数予測精度90%超、発注時間50%削減、廃棄ロス2.5%削減
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

トライアルホールディングス(リテールAIカメラ)

2024

独自開発のリテールAIカメラを国内208店舗に約19,500台導入。欠品検知・商品識別・購買行動分析を行い、自動値下げシステムも実現。月間約400万人が利用。

国内208店舗に約19,500台導入、月間約400万人利用
小売・流通 マーケティング・広告需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

ライフコーポレーション(AI-Order Foresight生鮮拡大)

2024

BIPROGYと共同開発したAI需要予測自動発注サービス「AI-Order Foresight」を生鮮部門に拡大適用。全304店舗で3週間先までの発注数を自動提案し、年間40万時間の発注作業を半減。

年間40万時間の発注作業を半減、自動算出期間を5日間から3週間に拡大
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Coupang(クーパン)- AIファクトリー

2024

韓国最大のECプラットフォームCoupangが、NVIDIAのDGX SuperPOD上にCoupang Intelligent Cloud(CIC)を構築し、EC物流のAI革新を推進。GPU利用率を65%から95%に向上させ、2022〜2024年にAI・先端技術に30億ドル以上を投資。2024年の売上は約277億ドル。

GPU利用率65%→95%向上、AI投資30億ドル以上(2022〜2024年)
小売・流通 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

Migros(ミグロ)

2024

スイス最大の小売企業Migrosが、invent.aiのAI予測・補充プラットフォームを全11配送センター・2,000店舗に導入。在庫日数を11%以上削減し、販売ロスを1.3%低減、在庫可用性を1.7%向上させた。

在庫日数11%以上削減、販売ロス1.3%低減、在庫可用性1.7%向上
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Sainsbury's(セインズベリーズ)

2024

英国大手スーパーSainsbury'sがMicrosoftと5年間の戦略提携を締結。AIとMLを活用し、サプライチェーンの在庫可用性を約2%改善。損失防止にもAIを導入し、既存顧客のスキャン行動分析で不正を削減している。

サプライチェーンの在庫可用性約2%改善
小売・流通 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

イズミ

2024

「ゆめタウン」を展開するイズミはAI需要予測型自動発注やセミセルフレジを導入し、1人当たりの生産性向上と食品ロス削減を推進。DXによる店舗運営の高度化を加速。

1人当たり生産性向上、食品ロス削減に貢献
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

サンドラッグ(自動発注)

2024

サンドラッグはブライセンと共同で本部物流およびPB商品の自動発注システムをリリース。全国1,500店舗を支える物流センター全拠点の発注業務を自動化した。

全国1,500店舗を支える全物流センターで稼働
小売・流通 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測

イオンリテール(AIカカク)

2024

イオンリテールは日本IBMと開発した「AIカカク」で、AIが"その日その時"の最適な値引き率を提示。食品ロス削減と売上最大化を同時に実現するシステムを生鮮部門に拡大。

約1,200品目に適用拡大、2024年5月より生鮮部門(畜産・水産)に展開
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

コーナン商事

2024

コーナン商事はAWS上にPOSシステムをクラウド移行し、約430店舗4,000台のレジデータをリアルタイム分析可能な基盤を構築。生成AIの試験導入や需要予測を活用した自動発注も推進。

約430店舗4,000台のPOSデータをリアルタイム集約
小売・流通 需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

サミット(AI値引き)

2024

サミットは住友商事グループのインサイトエッジと連携し、客数予測・時間帯データからAIが最適な値引き判断を行うシステムを全店に導入。食品ロス削減と売上最適化を同時に実現。

13店舗での実証を経て2024年度中に全店導入
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ピンドゥオドゥオ(Pinduoduo / Temu)

2024

ピンドゥオドゥオ(Temu親会社)がAI監視システムで品質不正・コスト割れ商品を自動検知。AI価格最適化・消費者行動予測アルゴリズムにより、パーソナライズされた商品推薦と動的価格設定を実現し、220以上の国・地域に展開。

クロスボーダーECでの品質不正・コスト割れ商品の自動検知
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・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・予兆検知レコメンド・パーソナライズ

クーパン(Coupang)

2024

クーパンがAI需要予測・最適配送ルート・Random Stow方式の倉庫管理を統合し、ロケット配送(翌日配達)を実現。AIが天候・地理等の変数から配送時間を推定し、最適なスタッフ配置と配送順序を自動決定。

注文前の在庫予測による翌日配達実現、AI Export Engineで海外小規模事業者への販路拡大
小売・流通 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

シーイン(SHEIN)

2024

SHEINがAI需要予測で80%の精度を達成し、企画から出荷まで7-10日のスピードを実現。5,400以上のサプライヤーにAIプラットフォームを開放し、リアルタイムの消費者嗜好に基づく少量多品種生産モデルを構築。

需要予測精度80%達成、企画→出荷7-10日、常時60万点以上を掲載、220以上の国・地域に販売
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーションレコメンド・パーソナライズ

ノードストローム(Nordstrom)

2024

ノードストロームが生成AIを活用したアプリリニューアルを実施。スタイリスト×AIのトレンドレポート、Style Swipes機能、自然言語検索を導入。バックエンドでは100以上のAIモデルが在庫管理・注文ルーティング・需要予測を日次運用。

100以上のAIモデルを日次運用
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

ダラー・ゼネラル(Dollar General)

2024

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需要予測を3,000店舗に展開
小売・流通 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション