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。

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。

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。

米国のエンジン大手Cumminsは、エンジンセンサーデータのAI分析による予知保全と、AI画像認識による製造品質検査を導入。需要予測AIでサプライチェーンの在庫管理と物流も最適化。

アクセンチュアと共同でAIと最適化モデルを活用したタンクローリー配車計画システムを開発し、12月から本格導入。1日約5,000件のオーダーに対する配車計画作成時間を25%削減。

マイクロベースと共同で全国初のAIによる将来の空き家予測を実現。都市ガス使用量等のデータから住居単位で4年後の空き家状況を約9割の精度で予測し、ガス管更新計画を効率化。

グリッドと共同で火力・水力需給計画最適化システム「ReNom Power」のAIエンジンを開発。火力発電の需給計画最適化で月間約6億円の燃料費削減効果を確認。

AIを活用した物流センターの在庫適正化サービスを開発。杏林堂薬局の物流センターでの実証実験で在庫量6〜15%削減と、担当者のデータ処理業務の月25時間短縮を確認。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

鳥取県中部地区でNTT西日本や地域パートナーとスマート農業の社会実装に向けた共同実証を実施。気象データを活用した病害虫予測・抑制とデジタル営農記録の作成により、梨の生産拡大と作業効率化を推進。

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。