AIデータ分析を活用した「最強オフィス服」を開発。ブランド「any SiS」初のAI協業アイテムとして、DROBEのデータ分析を活かした女性向けオフィスウェアを展開。

中国電力はエクサウィザーズと共同でAIを活用した水力発電所の発電計画最適化システムを開発。ダム越流量を年間約600万m³削減し、CO2を年間1,400トン削減する成果を上げた。

讃岐うどん「丸亀製麺」を展開するトリドールHDが、富士通のAI需要予測サービスを国内全823店舗に導入。気象データやPOSデータをもとに日別・時間帯別の客数・販売数を予測し、食品ロス削減と運営効率化を実現。

物流センターと補充倉庫間の商品横持ち計画にAI需要予測モデルを導入。横持ち指示作成の工数を約75%、入出荷作業を約30%、フォークリフト作業を約15%削減。

日立製作所・オプティマムアーキテクトと共同でAI需要予測に基づく自動発注システムを全182店舗に導入。発注時間を約85%短縮し、自動化率98%を達成。

AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム（EMS）を開発。電力・熱の需要を30分周期で高精度予測し、コジェネレーション設備の運転計画を自動最適化。

Blue Yonderと連携したAI需要予測技術を全世界で導入。顧客インサイト・天候・経済指標を統合分析し、ポルトガル市場では予測精度を5%向上。在庫最適化と品揃え改善を実現。

マテリアルズインフォマティクスで材料開発時間を従来の10分の1に短縮。さらに全従業員約6,500名向けに社内生成AIサービス「ChatSCC」を開発し、全社的なAI活用を推進。

AIを活用した需要予測型発注システムを全店舗に導入。天候・曜日特性・過去売上データから適正在庫を算出し、発注業務時間を約40%削減。

デジタルツインとAI最適化プラットフォーム「ReNom Power」を活用し、電力需給計画の最適化・自動化を実現。再生可能エネルギー拡大に伴う需給計画の複雑化に対応。

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。

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。

西友はシノプスの需要予測型自動発注サービス「sinops-CLOUD」を全300店舗以上に導入。日配食品・加工食品・日用品の発注業務を自動化し、店舗在庫の最適化と物流センターの効率化を実現した。

DataRobot社のAI開発プラットフォームを導入し、自社メンバーによるAIモデル開発「AI内製化」を実現。個人向け営業分野で販売促進にAIを活用し、DX推進方針の中核に据える。

DataRobot AI Cloudプラットフォームを導入し、融資先企業の業況変化を予測するAIを構築。口座取引記録など700項目のデータを匿名化して活用し、支援が必要な企業を早期に検知する仕組みを内製化した。

AIによる高炉の炉熱予測システムを開発し加古川製鉄所で運用開始。5時間先の溶銑温度を高精度で自動予測し、操業トラブルの未然防止を実現。

花王はAIを活用した需要予測モデルにより販売予測精度を77%から91%に向上。市場情報・広告情報・SNS情報・気象情報など多変量データをマシンラーニングで分析し、廃棄25%削減に貢献した。

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。

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。

東邦ガスは日建設計等と共同で「AI地域冷暖房（AIちれい）」を開発。3つのAI機能で熱需要量を99%の精度で予測し、名古屋市内の地域冷暖房施設でCO2・コスト削減の実証実験を実施した。