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1751件の事例 / 全1933件 定量効果あり

リンガーハット(AI需要予測アプリ)

2024

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。

492店舗全店に導入完了、シフト作成業務を毎月10数時間→数時間に短縮
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

どうとんぼり神座(HANZO AI自動発注)

2024

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。

年間15,000時間超の発注業務を90%削減目標、84店舗・191品目を自動発注
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

イオンリテール(exaBase生成AI全社導入)

2024

エクサウィザーズの「exaBase 生成AI」をイオングループ全業態90社・約1,000人に導入。店舗運営・商品開発・マーケティング・人事など幅広い業務で生成AIの活用を推進。

全業態90社・約1,000人が利用、検討開始から約3ヶ月で導入
小売・流通 文書作成・レポート生成マーケティング・広告 生成AI(テキスト)

中部薬品(AI需要予測自動発注)

2024

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。

発注作業時間を週約600時間削減、自動発注率を全体で従来比115%、日配品で160%に向上
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

コープさっぽろ(配送ルート最適化AI)

2024

調和技研と共同開発したAI配送ルート最適化システムにより、47万世帯への宅配配送効率を7%向上。従来3ヶ月かかっていたルート再編がAIで短時間化。

配送効率7%向上、配送キャパシティ3%改善、ルート再編作業を約3ヶ月→短時間に短縮
小売・流通 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

バローホールディングス(AI自動発注)

2024

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。

利益約5%増加、発注作業時間27%削減、76店舗で本格稼働
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

マルイ(AI需要予測全店導入)

2024

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。

客数予測精度90%超、発注時間50%削減、廃棄ロス2.5%削減
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

トライアルホールディングス(リテールAIカメラ)

2024

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。

国内208店舗に約19,500台導入、月間約400万人利用
小売・流通 マーケティング・広告需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

ライフコーポレーション(AI-Order Foresight生鮮拡大)

2024

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。

年間40万時間の発注作業を半減、自動算出期間を5日間から3週間に拡大
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ローソン(未来のコンビニ)

2024

三菱商事・KDDIと連携し「未来のコンビニ」への変革を開始。AI属性検知による嗜好データ解析で個別商品提案を実現し、2030年度までに店舗作業30%削減を目指す。

2030年度めどに店舗運営作業30%削減目標
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査レコメンド・パーソナライズ

ファミリーマート(exaBase生成AI)

2024

法人向けChatGPTサービス「exaBase 生成AI」を導入し、SV含む約3,000人の社員が利用。本社の関連業務時間を最大50%削減。

本社の関連業務時間を最大約50%削減、約3,000人の社員が利用
小売・流通 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

ファミリーマート(人型AIアシスタント)

2024

店長業務をサポートする人型AIアシスタント「レイチェル/アキラ」に生成AI機能を搭載し、業務マニュアルの音声検索を実現。約7,000店舗に導入済み。

約7,000店舗に導入
小売・流通 社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成チャットボット・対話AI

KSAS×Sigfox(低コストIoT農機管理)

2024

クボタのKSASが京セラコミュニケーションシステム(KCCS)のIoTネットワークSigfoxを採用した「KSASシンプルコネクト」を2024年3月に提供開始。農機に後付けできる低コスト・低消費電力デバイスで農作業データを自動収集。

低コスト・低消費電力で農機の稼働データを自動収集
農業・畜産 生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

農研機構(AIアシスト栽培技術)

2024

農研機構(NARO)がスマート農業実証プロジェクトを通じ、AIアシストによる栽培技術の標準化と普及を推進。全国各地の実証圃場でロボットトラクター、ドローン、AI解析技術の効果検証を実施し、技術カタログとして成果を公開。

全国の実証圃場での効果検証結果をスマート農業技術カタログとして公開
農業・畜産 設計・R&D生産管理・設備保全 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

東京都教育委員会(生成AI学校教育活用)

2024

東京都教育委員会が都立学校における生成AIの教育活用を推進。教員向けの研修プログラムと活用ガイドラインを整備し、授業準備の効率化や個別最適な学習支援への生成AI導入を段階的に展開。

都立学校の教員向け研修とガイドライン整備を実施
教育自治体・公共 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)

関西大学(生成AI教育実践)

2024

関西大学がChatGPTを活用した4種類の教材(AI家庭教師、プログラミングコード作成、漫画・アニメ連動学習、ディベート)を開発・実践。生成AIによる個別最適な学びと協働的な学びの実現を推進。

4種類のAI教材を開発・授業実践に適用
教育 設計・R&D 生成AI(テキスト)

KSAS×xarvio(水稲可変施肥)

2024

クボタのKSASとBASFデジタルファーミングの「xarvio FIELD MANAGER」が連携。衛星センシングデータに基づく可変施肥マップを利用し、クボタの田植機で水稲の可変追肥を実現。JA全農も参画し2024年3月からサービス提供開始。

衛星データに基づく圃場内の最適施肥を実現
農業・畜産 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

クボタ(十勝地方大規模畑作スマート化)

2024

クボタが北海道十勝地方の大規模畑作農業のスマート化に向けた実証実験を2024年4月に開始。自動操舵ガイダンスの走行履歴をKSASと連携し、作業日誌の自動作成とデータ活用による営農支援を実現。

走行履歴の自動取込と作業日誌の自動作成を実現
農業・畜産 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

鳥取県(スマート農業梨栽培実証)

2024

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。

梨の病害虫予測精度向上、デジタル営農記録の自動化
農業・畜産 品質管理・検査需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

長野県(スマート農業導入加速化事業)

2024

長野県が令和元年度より農政部の主要事業として「スマート農業導入加速化事業」を推進。スマート農業機器の無償貸出「お試し導入」や研修会を実施し、ロボット・AI・IoT技術の農業現場への普及を促進。

農業者向け無償貸出「お試し導入」と研修会を継続実施
農業・畜産自治体・公共 生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション