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287件の事例 / 全1942件 定量効果あり

トリドールホールディングス(丸亀製麺AI需要予測)

2023

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。

国内全823店舗に導入
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測

ヤオコー(AI需要予測自動発注)

2023

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。

発注時間85%短縮(3時間→25分)、在庫5%削減、自動化率65%→98%
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

イオンリテール(AIオーダー)

2023

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。

発注時間平均5割削減、予測精度最大40%改善、平均3割の在庫削減
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ベルク

2023

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。

6店舗に各4台のAIカメラを導入して検証
小売・流通 需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

オプト(CRAIS for Text)

2023

ChatGPTと効果予測AIを組み合わせ、多数の広告テキストから効果の高いクリエイティブを厳選する「CRAIS for Text」を開発。広告業界初のChatGPTと効果予測AI統合型クリエイティブ制作ツール。

広告業界初のChatGPT×効果予測AI統合ツール
専門サービス マーケティング・広告 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

サンリオピューロランド

2023

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。

来場者数予測によるパーク運営最適化
専門サービス 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

山形銀行

2023

AIプラットフォームDataRobotを導入し、カードローン顧客開拓にAIを活用。AIが抽出した顧客への電話勧誘で通話率2倍・成約率1.5倍を実現。東北地銀初のDX認定事業者。

電話通話率2倍、成約率1.5倍
金融・保険 マーケティング・広告営業支援・販売 需要予測・数値予測

琉球銀行

2023

口座の入出金データをAIが分析して融資審査を行う新商品「電光石火―りゅうぎんAIレンディング―」を開発。決算書不要・最短即日融資を実現し、沖縄県内の中小企業の資金調達を支援。

最短即日融資を実現、決算書提出原則不要
金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測

NTTアグリテクノロジー

2023

NTTアグリテクノロジーは農研機構・NTT東日本と共同で、AIとIoTを活用した遠隔営農支援プロジェクトを秋田県で開始。新規就農者の収量向上を専門家の遠隔指導とデータ分析で実現する。

新規就農者の収量を2〜3t/10aから4t/10aへ向上目標
IT・通信農業・畜産 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

中国電力

2023

中国電力はエクサウィザーズと共同でAIを活用した水力発電所の発電計画最適化システムを開発。ダム越流量を年間約600万m³削減し、CO2を年間1,400トン削減する成果を上げた。

ダム越流量を年間約600万m³削減、CO2を年間1,400トン(約770世帯分)削減
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

トリドールホールディングス

2023

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。

全823店舗に導入、食品ロス削減・エネルギーマネジメント実現
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

アスクル

2023

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。

横持ち指示作成工数約75%削減、入出荷作業約30%削減、フォークリフト作業約15%削減
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

ヤオコー

2023

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。

発注時間を約3時間から約25分に短縮(85%削減)。在庫15%削減。自動化率98%
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

東京電力エナジーパートナー

2023

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。

30分周期の高精度需要予測、電熱併給システムの運転計画自動最適化
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

IKEA(Ingka Group)

2023

Blue Yonderと連携したAI需要予測技術を全世界で導入。顧客インサイト・天候・経済指標を統合分析し、ポルトガル市場では予測精度を5%向上。在庫最適化と品揃え改善を実現。

ポルトガル市場で予測精度5%向上
小売・流通 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

住友化学

2023

マテリアルズインフォマティクスで材料開発時間を従来の10分の1に短縮。さらに全従業員約6,500名向けに社内生成AIサービス「ChatSCC」を開発し、全社的なAI活用を推進。

材料開発時間を従来の10分の1に短縮、全従業員約6,500名にChatSCC提供
製造業 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

セブン‐イレブン・ジャパン

2023

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。

発注業務時間約40%削減
小売・流通 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

四国電力(AI電力需給最適化)

2022

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。

2022年7月より運用開始、電力需給計画の最適化を実現
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

日本KFC(CDPとAIマーケティング)

2022

Treasure Data CDPを導入し、購買・アプリ・注文など各チャネルデータを統合。AI機械学習によるセグメント分析とマーケティングオートメーションで顧客理解を深化。

800万人利用のアプリを軸にCRM戦略を展開
飲食・食品 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

FOOD & LIFE COMPANIES(スシローAI需要予測)

2022

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。

メニュー廃棄率75%削減、約200億皿分のデータを分析
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測