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98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

物語コーポレーション(焼肉きんぐ)

2026

焼肉きんぐはAI Shiftの音声AIエージェント「AI Worker VoiceAgent」を全国230店舗に導入し、月間約15万件の電話対応を自動化。省人化と顧客体験向上を同時に実現。

月間約15万件の電話対応を自動化、全国230店舗に導入
飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成AIエージェント

日本ハム

2026

日本ハムはSAP BTPとAIを活用した在庫引当・需要予測システムを導入し、欠品率の大幅改善と在庫水準の最適化を実現。ベテラン担当者の経験知をAIで標準化した。

欠品率の大幅改善、在庫水準の最適化
飲食・食品 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

キリンビール

2026

キリンホールディングスはグループ会社の経営戦略会議にAI仮想役員「CoreMate」を導入。客観データに基づく意思決定支援を実現し、人間の役員では提起しにくい論点を提示する新たな経営手法を確立した。

飲食・食品 最適化・シミュレーション 生成AI(テキスト)AIエージェント

日本マクドナルド

2026

日本マクドナルドがMyマクドナルドリワードの全チャネル統合により、全購買データの個人ID紐づけを推進。時間帯・天候・イベント情報との掛け合わせで店舗単位の需要予測精度向上を目指し、データドリブンな店舗運営を加速。

飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

丸千代山岡家

2025

ラーメンチェーンの丸千代山岡家がAmazon Bedrockなどで厨房オペレーションを効率化し、生成AIによる調理順序最適化システムを構築。提供時間を平均30秒削減し、スタッフのスキル習得期間を500日から350日に短縮した。

提供時間を平均30秒削減。スタッフのスキル習得期間を500日から350日に短縮。
飲食・食品 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

明治ホールディングス

2025

食品大手の明治ホールディングスがAmazon Q Developerを導入し、開発・運用を効率化。推進事務局全体で80〜90%の生産性向上を実現し、30名超が継続的に活用している。

推進事務局全体で80〜90%の生産性向上を実現。30名超が継続的に活用。
飲食・食品 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)AIエージェント

アサヒグループホールディングス

2025

SNSに投稿された画像から消費者の「声なき声」をAIで抽出し、ビールやコーヒー飲料の商品企画に活用。先入観を排した発想を取り入れ、企画の作業日数を3分の1に短縮した。

商品企画の作業日数を従来の3分の1に短縮。
飲食・食品 マーケティング・広告設計・R&D 生成AI(テキスト)生成AI(画像・動画)

サッポログループ(サッポロホールディングス)

2025

グループ全社員約6,000名に独自生成AIツール「SAPPORO AI-Stick」を導入。Amazon Bedrockで構築し、会話・画像生成・社内データ連携を備え、業務品質と生産性の向上を狙う。

グループ全社員約6,000名が対象。業務品質・生産性の向上と業務プロセス改善を目指す。
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)生成AI(画像・動画)

味の素(AI献立プランナー)

2025

給食業界向けAI献立自動生成サービス「AI献立プランナー」を開発。カイテクノロジーとの実証実験で献立作成業務負荷を最大70%削減する効果を確認し、商用版販売を開始。

献立作成業務負荷を最大70%削減
飲食・食品 最適化・シミュレーション 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

キリンホールディングス(ビール開発AI「FJWLA」)

2025

独自AI「FJWLA(Flavor Judgment for Whole Liking Analysis)」をビール開発に導入。ユーザーが「おいしい」と感じるフレーバー構成を成分レベルで特定し、2026年3月以降発売製品から順次適用。

2026年3月以降発売のビール製品から順次導入
飲食・食品 設計・R&D 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

コカ・コーラ ボトラーズジャパン(o9サプライチェーンAI)

2025

AIプラットフォーム「o9デジタルブレイン」を採用し、供給計画の最適化を推進。生産能力・資材・物流制約を考慮した最適計画策定により、コスト最小化とサービス最大化を実現。

国内コカ・コーラ社製品の約90%を生産・供給する規模で供給計画最適化
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

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

ロイヤルホールディングス(HANZO AI自動発注)

2025

ロイヤルホスト215店舗と天丼てんや111店舗の計326店舗にAI需要予測型自動発注「HANZO」を導入。食材の過剰仕入れ・品切れを防止し、在庫回転率を改善。

326店舗で過剰仕入れ・品切れ防止、食品ロス削減、在庫回転率改善
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

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

マルハニチロ

2025

ロビット社と共創し、AI画像認識によるカット野菜の外観検査装置を大江工場に導入。検査基準の統一と選別作業の省人化を実現し、グループ全体への展開を検討。

選別作業の2人分の省人化見込み
飲食・食品 品質管理・検査 画像認識・外観検査

カルビー(AI生産スケジューラ)

2024

AI×SaaS生産スケジューラ「最適ワークス」を湖南工場に導入。生産計画の立案・修正業務の負荷を軽減し、属人化リスクを解消。

生産計画の立案・修正業務の負荷軽減、属人化リスク解消
製造業飲食・食品 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 最適化・シミュレーション

日本ハム(スマート養豚AI)

2024

AI・IoTで豚の健康や発情兆候を判定する「スマート養豚プロジェクト」を推進。AIが画像診断で豚の状態を自動判定し、養豚場の生産性向上と労働負荷軽減を実現。

豚舎のリアルタイム状況把握、AI画像判定による自動化
飲食・食品 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

ニッスイ(AI養殖魚体測定)

2024

NECと共創し、AI・IoT技術で養殖ブリの体長・体重を自動測定するソリューションを開発。従来比で測定工数を約1/6に削減し、スマート養殖を推進。

測定工数を約1/6に削減
飲食・食品 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査