マツキヨココカラ＆カンパニーはAI・機械学習による非財務指標と財務指標の相関分析を統合報告書に導入。データ分析に基づく新アプリで顧客データ統合を実現し、DL累計1,250万超を達成。

AIを活用した新たな店舗運営支援「AI売場スコアリング」の実証を開始。売場を数値化して分析し、最適な品揃えを推進。

日立のAI需要予測型自動発注システムを全49店舗に導入。自動発注率90%以上を達成し、残業時間7.9%削減・人時生産性8.4%向上を実現。

日立の需要予測型自動発注システムを全123店舗に導入。加工食品・日用品を対象に自動発注提案の採用率95%を達成し、欠品改善と在庫低減を実現。

AIが過去1年間の販売実績・通行量・気象データ等を分析し、日別・便別・単品別に最適な販売予測数を算出する「AIレコメンド発注」を全国500店舗で運用開始。発注業務を週6時間削減。

ハローデイは日立の「需要予測型自動発注システム」を全49店舗に導入。月間総労働時間6,837時間削減、残業7.9%減、自動発注率90%以上を達成した。

P&GジャパンはAI需要予測システムを一部流通パートナーと運用し、トラック台数7%削減と積載効率5%改善を実現。2030年までにAI統合データ基盤で店頭欠品の自動防止を目指す。

AIを活用した新発注システム「AIレコメンド発注」を全国500店舗で運用開始。店舗の業務効率化と販売機会の最大化を実現。

日立と協創し、食品卸の汎用倉庫にAI需要予測自動発注システムを導入。発注業務時間を約50%（約3時間→約1.5時間）削減。スポット特売や配送条件にも対応する高度な機能を搭載。

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。

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。

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。

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。

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。

マツキヨココカラ＆カンパニーはサステナブル・ラボのAI・機械学習による非財務指標と財務指標の相関分析を統合報告書2024に採用。データドリブン経営の高度化を推進。

「ゆめタウン」を展開するイズミはAI需要予測型自動発注やセミセルフレジを導入し、1人当たりの生産性向上と食品ロス削減を推進。DXによる店舗運営の高度化を加速。

サンドラッグはブライセンと共同で本部物流およびPB商品の自動発注システムをリリース。全国1,500店舗を支える物流センター全拠点の発注業務を自動化した。

イオンリテールは日本IBMと開発した「AIカカク」で、AIが"その日その時"の最適な値引き率を提示。食品ロス削減と売上最大化を同時に実現するシステムを生鮮部門に拡大。

コーナン商事はAWS上にPOSシステムをクラウド移行し、約430店舗4,000台のレジデータをリアルタイム分析可能な基盤を構築。生成AIの試験導入や需要予測を活用した自動発注も推進。

サミットは住友商事グループのインサイトエッジと連携し、客数予測・時間帯データからAIが最適な値引き判断を行うシステムを全店に導入。食品ロス削減と売上最適化を同時に実現。