タキヒヨー
繊維商社のタキヒヨーで、エンジニア経験のない担当者が需要予測データのダッシュボードを Amazon QuickSight で内製した。URL にアクセスすれば経営データを確認できる状態をつくり、現場マネージャーが意思決定業務に集中できる環境を整えている。
日新（オプティマAI）
国際物流の日新が、AWS 上に「人と AI の協働」を掲げた物流プラットフォーム「オプティマ AI」を構築した。発注支援・在庫予測・通関支援・見積り書類チェックなどを AI が担い、人が最終判断する構成をとる。
日本ハム
日本ハムはSAP BTPとAIを活用した在庫引当・需要予測システムを導入し、欠品率の大幅改善と在庫水準の最適化を実現。ベテラン担当者の経験知をAIで標準化した。
ファミリーマート（AIレコメンド発注）
AIが過去1年間の販売実績・通行量・気象データ等を分析し、日別・便別・単品別に最適な販売予測数を算出する「AIレコメンド発注」を全国500店舗で運用開始。発注業務を週6時間削減。
スギ薬局
スギ薬局はAWS上でAmazon Bedrockを活用し、年末調整QAボットと調剤医薬品在庫確認エージェントを構築。約2万件の問い合わせ処理で人事工数3,000時間以上を削減した。
P&Gジャパン
P&GジャパンはAI需要予測システムを一部流通パートナーと運用し、トラック台数7%削減と積載効率5%改善を実現。2030年までにAI統合データ基盤で店頭欠品の自動防止を目指す。
ニチレイフーズ
ニチレイ・アイスが日立のAI活用サプライチェーン計画最適化システムを導入。包装氷の生産・輸送・在庫の3計画を統合最適化し、計画立案時間を約70%削減。
ヤマハ発動機
精密農業を新たな成長事業に位置づけ、AIデータ解析のThe Yield社（豪州）とロボティクスのRobotics Plus社（NZ）を買収。米国に統括新会社「Yamaha Agriculture」を設立。
カルビー（AI生産スケジューラ）
AI×SaaS生産スケジューラ「最適ワークス」を湖南工場に導入。生産計画の立案・修正業務の負荷を軽減し、属人化リスクを解消。
東邦ガスネットワーク（空き家予測AI）
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。
ヤマエ久野（AI需要予測自動発注）
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。
バローホールディングス（AI自動発注）
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。
エイベックス
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。
ミライ菜園
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。
京セラ（電力需給AI）
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。
センコーグループ（出荷量予測）
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。
三菱重工業
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。
AGRIST
宮崎県発のディープテック企業が、AIとロボットを活用したピーマン・キュウリの自動収穫ロボットを開発。収量予測AI「AGRIST Ai」と組み合わせ、農業の自動化と収量最適化を実現。農水省の中小企業イノベーション事業にも採択。
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。
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。