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290件の事例 / 全1933件 定量効果あり

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

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

ハローデイ(AI需要予測自動発注)

2025

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。

残業時間7.9%削減、人時生産性8.4%向上、自動発注率90%以上、欠品率6.99%減少
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

サミット(AI需要予測自動発注)

2025

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。

自動発注提案の採用率95%、欠品改善と在庫低減を確認
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

ファミリーマート(AIレコメンド発注)

2025

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。

発注業務を週約6時間削減、AI推奨値は1日4回更新
小売・流通 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

Reliance Retail / JioMart(リライアンス・リテール / ジオマート)

2025

インド最大の小売グループReliance RetailのJioMartが、AI駆動のフルフィルメントセンターで30分配送を主要10都市に展開。3.49億人の登録顧客基盤と年間12億件以上の取引データをAIで分析し、需要予測と配送最適化を実施。FY2025売上は前年比8%増。

30分配送を10都市で展開、3.49億人の登録顧客、年間12億件超の取引
小売・流通 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Chewy(チューイー)

2025

米国最大のペット用品EC Chewyが、統合データプラットフォームとAIツール基盤を構築し、顧客体験からサプライチェーンまでAIを全社展開。ペットのプロファイル(品種・年齢・好み)に基づくAIパーソナライズ推薦を実施し、2027年に年間5,000万ドル以上のコスト削減を見込む。

2027年に年間5,000万ドル以上のコスト削減見込み
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ物流・配送最適化 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

ASDA(アズダ)

2025

英国大手スーパーASDAがMicrosoftとの大型テクノロジー提携を締結し、Azure AI・MLを基盤としたクラウドファースト運営モデルへの移行を推進。Focal SystemsのAI搭載カメラで棚の在庫・欠品・商品位置誤りを1時間ごとにスキャン。5店舗でのパイロットを実施中。

小売・流通 需要予測・在庫管理不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

Panera Bread(パネラ・ブレッド)

2025

米国ファストカジュアルチェーンPanera Breadが、OpenCityのAI音声注文技術「Tori」のテストとMiso Robotics「CookRight Coffee」によるAIコーヒーステーション自動管理を導入。AIが需要を予測し、最適なタイミングでの抽出を指示することで品質向上と業務効率化を実現。

飲食・食品 カスタマーサポート・問い合わせ対応生産管理・設備保全 需要予測・数値予測音声認識・音声合成

Dollar Tree(ダラーツリー)

2025

米国ディスカウントストアチェーンDollar Treeが、数十年来のレガシーシステムからAI対応プラットフォームへの全面移行を推進。品揃え計画、在庫可視化、労務管理にAIを導入し、採用プロセスの一次スクリーニングにはエージェンティックAIを活用。

小売・流通 営業支援・販売需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測AIエージェント

REWE Group(レーヴェグループ)

2025

ドイツ大手小売REWE Groupが、Circus社のAI自律調理ロボット「CA-1」をデュッセルドルフのスーパーマーケットに導入。予測モデルで需要を最適化し、食品廃棄を最小化しながら店内での温食提供を実現。さらにTrigo社との連携で欧州最大のコンピュータビジョン型無人決済店舗も運営。

小売・流通飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Publix(パブリックス)

2025

米国南東部の大手スーパーPublixが、フロリダ州レイクランドに1.2億ドルを投じたハイテクキャンパスを開設。AIと自動化の研究開発拠点として、需要予測・在庫管理から顧客行動予測まで機械学習を活用した最適化を推進している。

1.2億ドルのイノベーションキャンパス投資
小売・流通 需要予測・在庫管理設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Wingstop(ウィングストップ)

2025

米国チキンウィング専門チェーンWingstopが、AI搭載スマートキッチン技術を全米全店舗に導入完了。50%の店舗で待ち時間を10分に短縮し、従来の半分に。約30店舗でのテストを経て12ヶ月で全店展開を達成した。

50%の店舗で待ち時間10分(従来の半分)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 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Woolworths(ウールワース・オーストラリア)

2025

オーストラリア最大のスーパーWoolworthsが、GoogleのGeminiプラットフォームでデジタルアシスタント「Olive」をアップグレード。オーストラリア初のAI買い物エージェントとして、食事プラン作成や自動カート構築を実現。RELEX Solutionsの導入で食品廃棄を最大40%削減。

食品廃棄最大40%削減、店舗陳列時間最大20%短縮
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

Ahold Delhaize(アホールド・デレーズ)

2025

欧米で食品小売を展開するAhold Delhaizeが、W23 Globalを通じてAIスタートアップのHarmonyaとProtex AIに投資。AIと自動化を物流・配送センターに導入し、2028年までに累計50億ユーロのコスト削減を目標とする。

2028年までに累計50億ユーロの削減目標
小売・流通 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Yum! Brands(ヤム・ブランズ)

2025

KFC・Taco Bell・Pizza Hutの親会社Yum! Brandsが、AI駆動のレストランテクノロジープラットフォーム「Byte by Yum!」を発表。NVIDIAとの業界初コラボレーションでAI技術開発を加速し、全世界のレストランでモバイル注文、POS、キッチン・配送最適化、在庫・労務管理を統合。

40以上のAIプロジェクトが進行中
飲食・食品 最適化・シミュレーション営業支援・販売需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測AIエージェント最適化・シミュレーション

ユナイテッド・オーバーシーズ銀行(UOB)

2025

AI駆動型ポートフォリオ最適化ソリューションにより法人銀行収益が前年比5%以上増加。ATM現金補充のAI最適化で補充トリップを33%削減し、AI信用判断で業界賞を受賞。

法人銀行収益前年比5%以上増、ATM補充トリップ33%削減
金融・保険 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

中国建設銀行(China Construction Bank)

2025

DeepSeek-R1とオープンソースモデルを基盤とした企業級AIシステムを構築し、168の活用事例と7,000以上のモデルデプロイメントで193シナリオを本番運用。AIモデル管理プラットフォームでアジア太平洋最優秀賞を受賞。

168活用事例、7,000以上のモデルデプロイメント、デプロイサイクル2か月短縮、モデル関連リスクインシデント30%削減
金融・保険 営業支援・販売不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)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

ハローデイ

2025

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。

月間6,837時間削減、残業7.9%減、人時生産性8.4%向上、自動発注率90%以上、欠品率6.99%減
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測