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76件の事例 / 全1942件 定量効果あり

松屋フーズ

2023

牛めしチェーン松屋を展開する松屋フーズホールディングスが、全国1,200店舗から本社へ寄せられる月8,000件以上の問い合わせにAIチャットボットを導入。電話対応を41.5%削減し、5部門に活用を拡大。

電話対応件数41.5%削減、チャットボット解決率67.3%、月間利用者6,000人以上
飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応 チャットボット・対話AI

鳥貴族

2023

対話型AI電話予約サービス「AIレセプション」を直営60店舗に導入。月間1万件以上の電話をAIが対応し、ネット予約数が4.5倍に増加。人手不足解消と予約数向上を同時に実現。

ネット予約数4.5倍、電話予約数1.5倍、月間1万件以上のAI対応、直営60店舗に展開
飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応 音声認識・音声合成チャットボット・対話AI

日清食品

2023

セキュリティ対策を施した独自の対話型AI「NISSIN AI-chat」をグループ社員約5,500名に展開。わずか3週間で導入し、全社AI利用率6割超を達成。

全社AI利用率6割超、グループ25社約5,500名が利用
飲食・食品 文書作成・レポート生成営業支援・販売 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

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

一の湯(箱根温泉)

2022

創業約400年の老舗旅館がエッジAI「Gravio」を導入しDXを推進。人感センサーによる来客検知、温浴設備の操作管理、トイレ利用頻度に基づく清掃最適化を実現。

フロント常駐スタッフなしでの来客対応、清掃人員配置の最適化
飲食・食品 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

ハウス食品グループ

2022

ハウス食品グループはNECのAIを活用した需給・生産管理システムを統合し、全体最適な運用を2021年から開始。数万の予測モデルによる需要予測で欠品半減と廃棄ロス1割削減を目指す。

3年後をめどに欠品半減、製品・資材廃棄ロス1割削減目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

カゴメ

2022

カゴメは独自のビッグデータとAI解析技術を組み合わせた生鮮トマトの収量予測システムを開発し、大型菜園に導入。5週先までの収量をAIが予測し、廃棄ロス削減に貢献している。

5週先までの収量予測を実現、廃棄ロス10%削減目標
飲食・食品農業・畜産 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

福しん

2022

老舗ラーメンチェーン全32店舗にAI需要予測型自動発注サービス「HANZO」を導入。AIが来客数・天候・曜日を考慮して食材の発注量を自動算出し、食品ロス削減と発注業務の属人化解消を実現。

全32店舗に導入、発注業務の属人化を解消、食品ロス削減
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

すかいらーくホールディングス

2022

ネコ型配膳ロボット「BellaBot」を全国約2,100店舗に3,000台導入完了。配膳業務の効率化と人手不足対策を実現し、顧客満足度9割を達成。

約2,100店舗に3,000台導入、顧客満足度90%
小売・流通飲食・食品 生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

ハウス食品グループ(AI需給最適化)

2021

NECと協力しグループ3社の需給・生産管理を統合。AI技術を活用した「需給最適化プラットフォーム」で、欠品50%削減・廃棄ロス10%削減・管理業務工数60%削減を目標に推進。

欠品50%削減、製品・資材廃棄ロス10%削減、管理業務工数60%削減を目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ハウス食品

2021

NECの協力でグループ3社の需給・生産管理システムを統合し、AI「異種混合学習技術」による需給最適化プラットフォームを導入。欠品50%・管理業務工数60%の削減を目指す。

欠品件数50%削減目標、製品・資材廃棄ロス10%削減目標、管理業務工数60%削減目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

FOOD & LIFE COMPANIES(スシロー)

2021

寿司皿のICチップで年間約10億件のデータを収集し、AIが15分後の需要を予測。回転レーン上の寿司廃棄量を4分の1に削減。

寿司廃棄量75%削減(4分の1に)、年間約10億件のデータ収集
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ゑびや(EBILAB)

2020

伊勢の老舗食堂がAI来客予測を自社開発し、天候・イベント等のデータから来客数と注文メニューを95%超の精度で予測。食材廃棄を約7割削減し、売上5倍を達成。

来客予測精度95%超、食材廃棄約70%削減、売上5倍、利益率10倍
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

山崎製パン

2019

山崎製パンは全国20工場のリアルタイム受注情報を統合基幹システムで一元化し、ビッグデータ活用によって製品廃棄ロスを約4割削減。データに基づく生産計画の最適化を実現した。

製品廃棄ロス約4割削減、全工場対応で5割削減見込み
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

キユーピー

2019

キユーピーはディープラーニングを活用した独自のAI原料検査装置を開発。「良品のパターンを学習させる」という逆転の発想で不良品検出精度を飛躍的に向上させ、グループ工場に展開している。

ボタン1つで誰でも操作可能な簡便性を実現
飲食・食品 品質管理・検査 画像認識・外観検査