ビッグデータとAIを活用した配送業務量予測システムを導入。顧客ごとの注文数・配送発生確率・滞在時間をAIが予測し、最適な配車計画を自動作成することで配送生産性を最大20%向上させた。

NECと協力しグループ3社の需給・生産管理を統合。AI技術を活用した「需給最適化プラットフォーム」で、欠品50%削減・廃棄ロス10%削減・管理業務工数60%削減を目標に推進。

ベルクは売れ筋データのタイムリーな把握と発注精度向上のためにAI分析ツール「ThoughtSpot」を導入し、約300人の社員がデータドリブンな意思決定を実現。

全国初のAIカメラによるATMコーナー監視システムを導入。画像解析で振り込め詐欺の疑いがある行動を検知し、高齢者を中心とした特殊詐欺被害の未然防止を実現。

自然言語AIエンジンを活用した安全注意喚起システムを開発し全現場に展開。当日の作業内容を入力すると、AIが過去の災害事例から類似事例を抽出し、毎日異なる注意喚起を提示。

NECの協力でグループ3社の需給・生産管理システムを統合し、AI「異種混合学習技術」による需給最適化プラットフォームを導入。欠品50%・管理業務工数60%の削減を目指す。

アパホテルがAI・デジタル技術を活用した「アパトリプルワンシステム」を全店舗に展開。1ステップ予約・1秒チェックイン・1秒チェックアウトを実現し、フロント業務の大幅な効率化と顧客の待ち時間ゼロを達成。

トヨタ系自動車部品メーカーがIoTとAIを活用した製造改善を推進。100の製造ラインで平均43%の生産性向上を達成し、年間4億円以上の労務費削減を実現。自社ノウハウを外販するスマートサービスも展開。

Googleとの協業でAI需要予測とサプライチェーン最適化を推進。顧客の声をAIで分析して個店・SKU単位の改善を実現し、物流センターではAI・ロボティクスで倉庫自動化を推進。

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。

オプティマインドの配送ルート最適化AI「Loogia」を導入し、配達ルートの最適化を全国の郵便局で推進。AIが実走データを学習して最適ルートを自動算出し、配達効率を向上。

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。

従業員18名の町工場がAI外観検査を導入し、月間50万個の検査時間を40%削減。GoogleのAIツールとわずか20〜30万円の設備で実現した、中小製造業のAI導入成功事例。

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。

ココカラファインはAIを活用した社内Q&Aシステム「ココカラボット」を導入。全国約1,300店舗のスタッフからの多様な問い合わせに、AIが自動で適切な回答を提供。

AI活用型オンデマンドバス「のるーと」を2019年に福岡市で運行開始。AIが利用者の予約に応じて最適ルートをリアルタイム算出し、全国20カ所以上に展開を拡大。

AIチャットボット「Collam」を導入し、営業店から本部への照会業務を自動化。Microsoft Azure上でAIが自然な対話を通じて質問に自動回答し、本部の電話応対負荷を軽減。

AIにより年間10万件以上の「お客様の声」を自動分類。複雑な内容でも90%以上の精度で分類し、登録業務を20%省力化。顧客インサイトの活用を加速。