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企業のAI活用・導入事例 1933件以上

AI活用の全体像を、
一望する。

国内外の事例を、業種・技術・課題で分類して収録。

1933件の事例 定量効果あり

松屋フーズ(AI面接サービス)

2024

店長昇格試験にAI面接サービス「SHaiN」を導入し、公平・公正な評価を実現。評価基準のばらつきを解消し、全国どこからでも受験可能な体制を構築。

評価基準の統一化を実現、面接評価のエビデンスが残る体制を構築
飲食・食品 経理・財務・法務 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成

日本マクドナルド(Google Cloud AI基盤)

2024

グローバル本社とGoogle Cloudの戦略パートナーシップに基づき、日本のマクドナルド全店舗にGoogle Distributed Cloudを展開。厨房機器のIoTセンサーとAIによる故障予兆検知を構築。

日本国内3,000店舗以上が対象
飲食・食品 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

梅の花(AI多言語マニュアル)

2024

食品工場の外国人労働者向けにAI動画翻訳マニュアルツール「Teachme AI」を導入。作業動画から自動で字幕を生成し20ヶ国語に翻訳。マニュアル作成時間を従来の93%削減。

マニュアル作成時間93%削減(3時間→数分)、20ヶ国語対応
飲食・食品 社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成

ヤマエ久野(AI需要予測自動発注)

2024

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。

発注業務時間約50%削減(約3時間→約1.5時間)
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

アサヒ飲料(AI新商品需要予測)

2024

AIを活用した新商品の需要予測システムを検証し、年間3億円の削減効果を試算。発売5週間前で3〜4割、発売翌日で4割の商品でAI予測が既存手法を上回る精度を達成。

年間3億円の削減効果を試算、発売前段階でAI予測が既存手法を上回る精度
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

サントリーグループ(AI基本方針)

2024

AI社会の急速な浸透に対応し「サントリーグループAI基本方針」を策定。事業活動ノウハウとAI技術の組み合わせによる新たな価値提供と、AIリスクへの責任ある対応を表明。

グループ全体のAI活用ガバナンス基盤を構築
飲食・食品 不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)

サントリー(チェーントレーサビリティ)

2024

日立と協創し、原材料入荷から製造・物流・倉庫保管までの情報を一元管理するチェーントレーサビリティシステムを開発。サントリー清涼飲料の国内全工場・倉庫で運用開始。

国内全工場・倉庫で運用開始、品質保証部門の業務効率化を実現
飲食・食品 品質管理・検査物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

明治(meiji AI Talk)

2024

従業員向け生成AIツール「meiji AI Talk powered by ChatGPT」を開発し、約1万人の従業員を対象に運用開始。セキュリティ対策を施した環境で業務効率化と新たな価値創造を推進。

従業員約1万人が利用対象
飲食・食品 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)

カゴメ(AI選果機)

2024

6者コンソーシアムで生鮮トマトの品質情報を非破壊で検出するAI選果機を共同開発。福島県の大型菜園に実装し、20項目・400万点超のデータを蓄積。

20項目・400万点超のデータ蓄積(2024年9月時点)
飲食・食品 品質管理・検査 画像認識・外観検査

ニチレイ・アイス(AIサプライチェーン最適化)

2024

日立のAIを活用し、ニチレイフーズグループのニチレイ・アイスにサプライチェーン計画業務を最適化するシステムを導入。需要予測から生産・物流計画までの一体最適化を実現。

サプライチェーン計画業務の一体最適化を実現
飲食・食品 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ニチレイフーズ(AI生産計画自動立案)

2024

日立のAI技術を活用し、最大16兆通りの組み合わせから最適な生産計画を自動立案するシステムを6工場に導入。計画作成時間を従来の約1/10に短縮。

生産計画作成時間を約1/10に短縮、6工場に導入
飲食・食品 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

JR西日本フードサービスネット(HANZO AI自動発注)

2024

駅ナカ飲食店「麺家」「デリカフェ」34店舗にAI自動発注サービス「HANZO」を導入。発注の精度ばらつきと紙ベースの非効率な業務フローを改善。

34店舗で発注時間短縮、食材ロス軽減
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

リンガーハット(AI需要予測アプリ)

2024

パロアルトインサイトと共同開発したAI搭載の自動発注アプリ・シフト管理アプリをリンガーハット・濵かつ直営492店舗全店に導入完了。シフト作成業務を数時間に短縮。

492店舗全店に導入完了、シフト作成業務を毎月10数時間→数時間に短縮
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

どうとんぼり神座(HANZO AI自動発注)

2024

ラーメンチェーン「どうとんぼり神座」の84店舗にAI需要予測型自動発注サービス「HANZO」を導入。191品目の自動発注により年間15,000時間超の発注業務を90%削減へ。

年間15,000時間超の発注業務を90%削減目標、84店舗・191品目を自動発注
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

イオンリテール(exaBase生成AI全社導入)

2024

エクサウィザーズの「exaBase 生成AI」をイオングループ全業態90社・約1,000人に導入。店舗運営・商品開発・マーケティング・人事など幅広い業務で生成AIの活用を推進。

全業態90社・約1,000人が利用、検討開始から約3ヶ月で導入
小売・流通 文書作成・レポート生成マーケティング・広告 生成AI(テキスト)

中部薬品(AI需要予測自動発注)

2024

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。

発注作業時間を週約600時間削減、自動発注率を全体で従来比115%、日配品で160%に向上
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

コープさっぽろ(配送ルート最適化AI)

2024

調和技研と共同開発したAI配送ルート最適化システムにより、47万世帯への宅配配送効率を7%向上。従来3ヶ月かかっていたルート再編がAIで短時間化。

配送効率7%向上、配送キャパシティ3%改善、ルート再編作業を約3ヶ月→短時間に短縮
小売・流通 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

バローホールディングス(AI自動発注)

2024

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。

利益約5%増加、発注作業時間27%削減、76店舗で本格稼働
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

マルイ(AI需要予測全店導入)

2024

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。

客数予測精度90%超、発注時間50%削減、廃棄ロス2.5%削減
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

トライアルホールディングス(リテールAIカメラ)

2024

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。

国内208店舗に約19,500台導入、月間約400万人利用
小売・流通 マーケティング・広告需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測