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。

AIが気温・降水確率・曜日特性・客数等を分析し最適な販売予測数を提案するAI発注システムを全店132店・約8,000品目に導入。発注時間を平均約3割短縮。

ヨークベニマルはAIを活用した商品発注システムを刷新し、ベテラン従業員の勘に頼っていた販売変動予測を自動化。日用品・加工食品から全店展開を開始した。

テラスマイルは農業に特化した経営管理クラウド「RightARM」を提供し、AIによる出荷予測実証サービスを展開。農産物の収穫量の波をデータから予測し、産地経営の強化を支援している。

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。

西友は日立のAI需要予測型自動発注サービスを弁当・惣菜部門に導入開始。自社工場で製造する約250品目を対象にAIが需要予測し発注を自動化。

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。

北海道・北東北で345店舗を展開するアークスは、グループ4社の基幹システムをSAP S/4HANAで統合し、AIによる来店客数予測・自動発注・陳列最適化の基盤を構築。

サイゼリヤがNTTドコモと共同でAIによるリアルタイム売上予測技術の実証実験を実施。モバイル空間統計や気象データを活用し、1〜数時間後の売上金額を予測。従来手法より予測誤差を25%改善した。

トヨタ・KDDI等と共同でAIによるタクシー需要予測システムを開発。東京都内を500mメッシュで分割し30分単位で乗車数を予測。予測精度94.1%、搭載車両の売上が平均20.4%増加。

日立製作所と共同でAIを活用したスマート物流の協創を実施。数日かかっていた配送計画の作成時間を1時間に短縮し、トラック台数を最大10%削減。

ハローズはシノプスの需要予測型自動発注システム「SINOPS-R」「SINOPS-W」を導入し、全70店舗以上と物流センターで発注業務の自動化と在庫最適化を実現。