AI活用事例データベース AI活用事例データベース
About ログイン curated by Arcana Technology
15件の事例 / 全1942件 定量効果あり

モスフードサービス

2026

モスバーガーを展開するモスフードサービスはNew Innovationsと提携し、音声対話AI「AI Order Thru」を活用したAIドライブスルーの実証実験を開始。AIと店舗スタッフの「ハイブリッド応対」で接客品質向上と省人化を両立。

2026年度中に5店舗で実証、複数店舗での常設を目指す
飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応営業支援・販売 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成

森永乳業(AI新製品需要予測)

2025

NECのAI技術を活用した新製品需要予測ソリューションを導入。アイスカテゴリーにおける実証実験で、需給担当者の計画とほぼ同等精度の予測を早期段階で実現。

需給担当者とほぼ同等精度の予測を従来より早い段階で達成
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

モスフードサービス(AIドライブスルー)

2025

New Innovationsとパートナーシップを締結し、全国約1,300店舗に生成AIとロボティクスの導入を推進。2026年度中にAIドライブスルーの実証実験を開始予定。

約1,300店舗を対象に次世代オペレーション展開予定
飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応営業支援・販売 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成

Burger King / Restaurant Brands International(バーガーキング / RBI)

2025

Burger Kingが、OpenAI搭載のAIヘッドセットを米国500店舗でテスト中。レシピ読み上げ、在庫アラート、従業員の接客品質モニタリングを実現する「Patty」というAI音声で従業員をサポート。7,000億ドルの投資計画の一環としてレストランテクノロジーを近代化。

500店舗でテスト中
飲食・食品 営業支援・販売生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成

ロイヤルホールディングス

2025

ロイヤルHDはGoals・双日食料・デリカフーズと「需給調整プラットフォーム構築プロジェクト」を発足。ロイヤルホストと天丼てんやのAI需要予測データを物流に応用し、食品ロス削減を目指す。

2025年2月よりHANZO運用開始、8月より天丼てんやで実証開始
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

アサヒ飲料(AI新商品需要予測)

2024

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。

年間3億円の削減効果を試算、発売前段階でAI予測が既存手法を上回る精度
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

カゴメ(AI選果機)

2024

6者コンソーシアムで生鮮トマトの品質情報を非破壊で検出するAI選果機を共同開発。福島県の大型菜園に実装し、20項目・400万点超のデータを蓄積。

20項目・400万点超のデータ蓄積(2024年9月時点)
飲食・食品 品質管理・検査 画像認識・外観検査

クラフト・ハインツ(Kraft Heinz)(PlantChat)

2024

クラフト・ハインツが生成AIツール「PlantChat」を製造現場に導入し、従業員からのリアルタイムインサイト収集を自動化。工場の暗黙知をAIで形式知化し、「農場からフォークまで」の完全自律型サプライチェーン構築を推進。

工場現場の暗黙知の形式知化を推進
飲食・食品 社内ナレッジ検索・共有生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

吉野家

2024

吉野家がFingerVision社と食器洗浄ロボットを共同開発。視触覚ロボットハンドにより、汚れた水中でも食器を認識・ハンドリングでき、ピークタイムの作業時間を45%短縮、人時生産性101.7%向上を実証。

ラッキング作業時間523秒→289秒(45%短縮)、人時生産性101.7%向上
飲食・食品 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査

出前館

2024

吉野家・パナソニックHDと共同で自動搬送ロボット「ハコボ」を活用したフードデリバリー実証実験を実施。配達員の人手不足解消に向けたラストマイルの自動化に着手。

藤沢市での実証実験を実施、東京ミッドタウン八重洲でもロボット配送を展開
物流・運輸飲食・食品 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

コカ・コーラ ボトラーズジャパン(AI段ボール破損判定)

2023

富士通のAIシステムを活用し、商品外装ダンボールの破損レベル判定の統一化を目指す5社共同実証実験を実施。目視検査のばらつきを解消しサプライチェーン効率化を推進。

5社共同で2023年6月〜2024年9月末まで実証実験を実施
飲食・食品 品質管理・検査 画像認識・外観検査

ダイドードリンコ(D-Brain)

2023

Microsoftプラットフォームを活用した対話型生成AI「D-Brain」を開発し、グループ全社で実証実験を開始。新入社員研修にも「法人GAI」を導入し、社内AI普及のきっかけに。

グループ全社で実証実験、新入社員研修でAI活用を開始
飲食・食品 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

明治

2023

奈良先端科学技術大学院大学と共同で、機械学習による食品業界初の合成ゴム部品識別技術を開発。熟練分析者でも困難な微細な成分差を高精度で識別可能に。

EPDMとNBRの高い正識別率を達成
飲食・食品 品質管理・検査 画像認識・外観検査

幸楽苑ホールディングス

2020

幸楽苑はラーメン業界初のAI配膳ロボット「K-1号」の実証実験を開始。AIセンサーによる衝突回避技術で安全な非接触型配膳を実現し、省人化と感染対策を両立。

配膳時間約30秒(動線6〜7m)、衝突ゼロ実証
飲食・食品 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査

サイゼリヤ

2018

サイゼリヤがNTTドコモと共同でAIによるリアルタイム売上予測技術の実証実験を実施。モバイル空間統計や気象データを活用し、1〜数時間後の売上金額を予測。従来手法より予測誤差を25%改善した。

売上が平常時より伸びた時間帯の予測精度が従来手法比25%改善
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測