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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

AI画像認識技術でいけすを泳ぐブリ・カンパチの自動計数システム「かうんとと」を開発。99%の精度で魚を数え、1いけすあたり5〜10分で計測可能に。

食品工場の外国人労働者向けにAI動画翻訳マニュアルツール「Teachme AI」を導入。作業動画から自動で字幕を生成し20ヶ国語に翻訳。マニュアル作成時間を従来の93%削減。

FRONTEOの技能伝承AI「匠KIBIT」を導入し、長年の研究開発技術・ノウハウをデータベースに蓄積。若手技術者の問題解決を支援し、組織知の形成を推進。

ロビット社のカット野菜用AI外観検査装置「TESRAY Gシリーズ」を大江工場に導入。省人化と品質基準の統一化を実現し、食品加工の品質管理を高度化。

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。

日立のAI技術を活用し、最大16兆通りの組み合わせから最適な生産計画を自動立案するシステムを6工場に導入。計画作成時間を従来の約1/10に短縮。

AI校正システム「CAPS」を導入し、商品パッケージの表示チェックを自動化。500点以上のパッケージをチェックし、対象商品の工数を約3割削減。

サントリーはDNPのAI審査サービスを活用し、デザイン部門の校正業務を改革。人間の目視チェックだけでは見落としがちなミスをAIが検出し、品質管理の精度向上と業務効率化を両立した。

サントリーウエルネスはAIを調査分析に活用し、従来2週間かかっていた定性調査のレポート制作を1営業日に短縮。デプスインタビューの実施回数も従来の約2倍に拡大した。