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103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

日本マクドナルド

2026

日本マクドナルドがMyマクドナルドリワードの全チャネル統合により、全購買データの個人ID紐づけを推進。時間帯・天候・イベント情報との掛け合わせで店舗単位の需要予測精度向上を目指し、データドリブンな店舗運営を加速。

飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

Luup

2025

電動マイクロモビリティのシェアリングを手がけるLuupが全従業員にGemini Enterpriseを導入。ポート設置計画・需要予測・メンテナンスなど多岐にわたる業務をAIエージェントが支援している。

全従業員に導入し、ポート設置計画・需要予測・メンテナンスなど多岐にわたる業務をAIエージェントが支援。
物流・運輸 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AIエージェント

XPO Logistics(XPOロジスティクス)

2025

XPO Logisticsは5億5,000万ドルのデジタルプラットフォーム投資でAI駆動のルート最適化と貨物管理を自動化。5,000台の自律型スマートロボットを北米・欧州の倉庫に展開し、AI動的ルーティングで燃料使用量18%削減。

デジタルプラットフォームに5.5億ドル投資、輸送コスト15%削減、燃料使用量18%削減、配送密度31%向上、労働効率5-7%改善
物流・運輸 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

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

ハローデイ(AI需要予測自動発注)

2025

日立のAI需要予測型自動発注システムを全49店舗に導入。自動発注率90%以上を達成し、残業時間7.9%削減・人時生産性8.4%向上を実現。

残業時間7.9%削減、人時生産性8.4%向上、自動発注率90%以上、欠品率6.99%減少
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

サミット(AI需要予測自動発注)

2025

日立の需要予測型自動発注システムを全123店舗に導入。加工食品・日用品を対象に自動発注提案の採用率95%を達成し、欠品改善と在庫低減を実現。

自動発注提案の採用率95%、欠品改善と在庫低減を確認
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Reliance Retail / JioMart(リライアンス・リテール / ジオマート)

2025

インド最大の小売グループReliance RetailのJioMartが、AI駆動のフルフィルメントセンターで30分配送を主要10都市に展開。3.49億人の登録顧客基盤と年間12億件以上の取引データをAIで分析し、需要予測と配送最適化を実施。FY2025売上は前年比8%増。

30分配送を10都市で展開、3.49億人の登録顧客、年間12億件超の取引
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

Dollar Tree(ダラーツリー)

2025

米国ディスカウントストアチェーンDollar Treeが、数十年来のレガシーシステムからAI対応プラットフォームへの全面移行を推進。品揃え計画、在庫可視化、労務管理にAIを導入し、採用プロセスの一次スクリーニングにはエージェンティックAIを活用。

小売・流通 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

Instacart(インスタカート)

2025

米国食品配達プラットフォームInstacartが、あらゆる規模のスーパーマーケット向けのエンタープライズAIソリューションスイートを発表。AIカートアシスタント、在庫追跡・分析、栄養データ付き商品カタログ構築ツールを提供。2024年には3億回の代替提案で95%の満足度を達成。

2024年に3億回の代替提案で95%の満足度達成
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)画像認識・外観検査AIエージェント

Woolworths(ウールワース・オーストラリア)

2025

オーストラリア最大のスーパーWoolworthsが、GoogleのGeminiプラットフォームでデジタルアシスタント「Olive」をアップグレード。オーストラリア初のAI買い物エージェントとして、食事プラン作成や自動カート構築を実現。RELEX Solutionsの導入で食品廃棄を最大40%削減。

食品廃棄最大40%削減、店舗陳列時間最大20%短縮
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AIエージェント

Ahold Delhaize(アホールド・デレーズ)

2025

欧米で食品小売を展開するAhold Delhaizeが、W23 Globalを通じてAIスタートアップのHarmonyaとProtex AIに投資。AIと自動化を物流・配送センターに導入し、2028年までに累計50億ユーロのコスト削減を目標とする。

2028年までに累計50億ユーロの削減目標
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

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

ハローデイ

2025

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。

月間6,837時間削減、残業7.9%減、人時生産性8.4%向上、自動発注率90%以上、欠品率6.99%減
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ロス・ストアーズ(Ross Stores)

2025

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。

FY2026設備投資約11億ドル(テクノロジー・物流自動化含む)
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

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

TJXカンパニーズ(TJX Companies)

2025

TJX(T.J.Maxx・Marshalls運営)がオフプライス小売モデルにAIを統合。AIアルゴリズムによる購買行動分析・パーソナライズ推薦、AI需要予測による在庫最適化、動的価格調整を導入し、独自のトレジャーハントモデルをAIで強化。

オフプライス小売の在庫最適化と動的価格調整を実現
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売需要予測・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

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

日本通運(NXグループ)(AI出荷予測)

2025

D2C向け物流Webアプリ「DCX」でAIを活用した出荷予測サービスを開始。過去の出荷データをAIが分析し、アイテムごとの月別出荷数量を短時間で予測。

出荷予測を約5分で算出
物流・運輸 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測