トライアルホールディングス
独自開発のリテールAIカメラとセルフレジ機能付き買い物カート「Skip Cart」で次世代型スマートストアを展開。Skip Cartは245店舗・2万台超が稼働し、月間約480万人が利用する世界最大規模のAI小売プラットフォーム。
マルイ（スーパーマーケット）
岡山県の食品スーパーが日本IBMのAI需要予測システム「ADF」を全24店舗に導入。来客数予測精度90%超を達成し、発注時間50%削減とロス2.5%削減を実現。
リンガーハット
パロアルトインサイトと共同開発したAI需要予測システムを直営全店舗に展開。自動発注アプリとシフト管理アプリにより、食品ロス削減・人件費最適化・店長の事務作業削減を実現。
日本通運（NXグループ）
AI活用による物流現場の最適化に向けた実証実験を開始。販売物流現場でDXを推進し、AIによる精緻な需要予測でサプライチェーンを支援。
東京電力エナジーパートナー（AIエネルギーマネジメント）
AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム（EMS）を開発。複合型エネルギー設備の運転をAIが最適化し、電力・熱需要を30分周期で高精度に予測してコスト最小化を実現。
トリドールホールディングス（丸亀製麺AI需要予測）
富士通のAI需要予測サービス「ODMA需要予測SaaS」を丸亀製麺の国内全823店舗に採用。店舗ごとの日別・時間帯別の客数・販売数を予測し、発注・仕込み・シフトの最適化を推進。
ヤオコー（AI需要予測自動発注）
AIによる需要予測に基づく自動発注システムを全182店舗に導入。30種類のコーザルデータを活用し、発注時間を約85%（3時間→25分）短縮、在庫5%削減、自動化率98%を達成。
イオンリテール（AIオーダー）
イオンリテールは日本IBMと共同開発した需要予測・発注システム「AIオーダー」を約380店舗に導入。発注時間を平均5割削減し、予測精度を最大40%改善した。
ベルク
ベルクはセーフィーのエッジAIカメラ「Safie One」を活用し、6店舗で需要予測の実証実験を実施。AIカメラとPOSデータを連動し、商品陳列の最適化による売上向上を図った。
サンリオピューロランド
シンプレクスが構築した動員予測AIシステムを導入。機械学習を用いて来場者数を予測し、スタッフ配置やアトラクション運営の最適化を実現。テーマパーク運営の効率化とゲスト体験向上を両立。
トリドールホールディングス
讃岐うどん「丸亀製麺」を展開するトリドールHDが、富士通のAI需要予測サービスを国内全823店舗に導入。気象データやPOSデータをもとに日別・時間帯別の客数・販売数を予測し、食品ロス削減と運営効率化を実現。
アスクル
物流センターと補充倉庫間の商品横持ち計画にAI需要予測モデルを導入。横持ち指示作成の工数を約75%、入出荷作業を約30%、フォークリフト作業を約15%削減。
ヤオコー
日立製作所・オプティマムアーキテクトと共同でAI需要予測に基づく自動発注システムを全182店舗に導入。発注時間を約85%短縮し、自動化率98%を達成。
東京電力エナジーパートナー
AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム（EMS）を開発。電力・熱の需要を30分周期で高精度予測し、コジェネレーション設備の運転計画を自動最適化。
セブン‐イレブン・ジャパン
AIを活用した需要予測型発注システムを全店舗に導入。天候・曜日特性・過去売上データから適正在庫を算出し、発注業務時間を約40%削減。
四国電力（AI電力需給最適化）
デジタルツインとAI最適化プラットフォーム「ReNom Power」を活用し、電力需給計画の最適化・自動化を実現。再生可能エネルギー拡大に伴う需給計画の複雑化に対応。
FOOD & LIFE COMPANIES（スシローAI需要予測）
スシローの回転レーンにICチップ搭載皿を導入し、約200億皿分の販売データをAIで分析。1分後・15分後の需要を予測して最適な握り数を決定し、メニュー廃棄率を75%削減。
西友
西友はシノプスの需要予測型自動発注サービス「sinops-CLOUD」を全300店舗以上に導入。日配食品・加工食品・日用品の発注業務を自動化し、店舗在庫の最適化と物流センターの効率化を実現した。
花王
花王はAIを活用した需要予測モデルにより販売予測精度を77%から91%に向上。市場情報・広告情報・SNS情報・気象情報など多変量データをマシンラーニングで分析し、廃棄25%削減に貢献した。
ハウス食品グループ
ハウス食品グループはNECのAIを活用した需給・生産管理システムを統合し、全体最適な運用を2021年から開始。数万の予測モデルによる需要予測で欠品半減と廃棄ロス1割削減を目指す。