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287件の事例 / 全1942件 定量効果あり

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

ニチレイ・アイス(AIサプライチェーン最適化)

2024

日立のAIを活用し、ニチレイフーズグループのニチレイ・アイスにサプライチェーン計画業務を最適化するシステムを導入。需要予測から生産・物流計画までの一体最適化を実現。

サプライチェーン計画業務の一体最適化を実現
飲食・食品 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

JR西日本フードサービスネット(HANZO AI自動発注)

2024

駅ナカ飲食店「麺家」「デリカフェ」34店舗にAI自動発注サービス「HANZO」を導入。発注の精度ばらつきと紙ベースの非効率な業務フローを改善。

34店舗で発注時間短縮、食材ロス軽減
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

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

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

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

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

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

高知県(IoPクラウドSAWACHI)

2024

高知県が産学官連携でIoP(Internet of Plants)プロジェクトを推進。IoPクラウド「SAWACHI」でナス・ピーマン等の施設園芸データを一元管理し、約1,150農家が活用。環境制御技術の導入率は主要品目で約60%に到達。

約1,150農家が利用、主要品目の環境制御技術導入率約60%
農業・畜産自治体・公共 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

Coupang(クーパン)- AIファクトリー

2024

韓国最大のECプラットフォームCoupangが、NVIDIAのDGX SuperPOD上にCoupang Intelligent Cloud(CIC)を構築し、EC物流のAI革新を推進。GPU利用率を65%から95%に向上させ、2022〜2024年にAI・先端技術に30億ドル以上を投資。2024年の売上は約277億ドル。

GPU利用率65%→95%向上、AI投資30億ドル以上(2022〜2024年)
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

Deliveroo(デリバルー)

2024

英国発のフードデリバリーDeliverooが、AIによる動的配車・ルート最適化と需要予測型価格設定を全10市場で展開。17.9万以上の加盟店と15万以上のライダーのマッチングをリアルタイムAIが最適化。機械学習チームがマーケティング・財務などの部門横断的な意思決定も支援。

17.9万加盟店・15万ライダーのマッチングを最適化
飲食・食品 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Migros(ミグロ)

2024

スイス最大の小売企業Migrosが、invent.aiのAI予測・補充プラットフォームを全11配送センター・2,000店舗に導入。在庫日数を11%以上削減し、販売ロスを1.3%低減、在庫可用性を1.7%向上させた。

在庫日数11%以上削減、販売ロス1.3%低減、在庫可用性1.7%向上
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

Sainsbury's(セインズベリーズ)

2024

英国大手スーパーSainsbury'sがMicrosoftと5年間の戦略提携を締結。AIとMLを活用し、サプライチェーンの在庫可用性を約2%改善。損失防止にもAIを導入し、既存顧客のスキャン行動分析で不正を削減している。

サプライチェーンの在庫可用性約2%改善
小売・流通 需要予測・在庫管理不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

千葉銀行(Google Cloud JBP)

2024

Google Cloudとジョイントビジネスプラン(JBP)に合意し、AI・MLの最新技術を活用。約100ジャンルの業務でAI活用を優先順位付けして推進。

約100ジャンルの業務でAI活用を計画
金融・保険 社内ナレッジ検索・共有不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

リーウェイズ(Gate. AI不動産査定)

2024

5.5億件の不動産取引データとAIを活用した不動産価値分析クラウド「Gate.」を550社に提供。賃料予測の誤差率4.98%、最長50年先の将来価値を分析可能。

550社導入、賃料予測誤差率4.98%、5.5億件のデータ
建設・不動産 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

住友不動産販売

2024

AIで不動産を査定する「ステップAI査定」を展開。マンション・戸建て・土地に対応し、膨大な相場データをAIが学習して毎月査定価格を自動更新。

全国のマンション・戸建て・土地に対応、毎月自動更新
建設・不動産 最適化・シミュレーション営業支援・販売 需要予測・数値予測