AI活用事例データベース AI活用事例データベース curated by Arcana Technology
300件の事例 / 全1942件 定量効果あり

マツキヨココカラ&カンパニー

2026

マツキヨココカラ&カンパニーはAI・機械学習による非財務指標と財務指標の相関分析を統合報告書に導入。データ分析に基づく新アプリで顧客データ統合を実現し、DL累計1,250万超を達成。

新アプリDL累計1,250万超、移行率90%超、6カ月継続率85%
小売・流通 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

シスコ(Sysco Corporation)

2026

フードサービス流通最大手シスコがSAGE(Sysco Agentic Ecosystem)を構築し、営業・サプライチェーン・顧客体験・バックオフィスにAIを全面展開。AI360プラットフォームは営業コンサルタントの90%が利用し、2026年Newsweek AI Impact Awardを受賞。

営業コンサルタントの90%がAI360を利用、2026年Newsweek AI Impact Award受賞
飲食・食品 営業支援・販売需要予測・在庫管理物流・配送最適化 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

ハーシー(Hershey)

2026

ハーシーがAIマーケティングミックスモデル(Mutinex)を導入し、年間20億ドル超のマーケティング支出をリアルタイムに最適化。AIアルゴリズムでハロウィン商戦の広告配信をリアルタイム調整し、売上データに連動した動的配信を実現。

年間20億ドル超のマーケティング支出を月次で最適化可能に、Kit Katオーガニック投稿のビュー率4.5倍・エンゲージメント13倍
飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・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

日本ハム

2026

日本ハムはSAP BTPとAIを活用した在庫引当・需要予測システムを導入し、欠品率の大幅改善と在庫水準の最適化を実現。ベテラン担当者の経験知をAIで標準化した。

欠品率の大幅改善、在庫水準の最適化
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

日本マクドナルド

2026

日本マクドナルドがMyマクドナルドリワードの全チャネル統合により、全購買データの個人ID紐づけを推進。時間帯・天候・イベント情報との掛け合わせで店舗単位の需要予測精度向上を目指し、データドリブンな店舗運営を加速。

飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

Novo Nordisk

2026

OpenAIと戦略的パートナーシップを締結し、創薬・臨床開発・製造・サプライチェーン全体にAIを統合。複雑なデータセットから有望な薬剤候補をAIで特定し、研究から患者への到達時間を短縮。

2026年末までに全面統合予定、R&D・製造・商業の3領域でパイロット開始
医療・ヘルスケア 設計・R&D生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測AIエージェント

ファミリーマート

2026

AIを活用した新たな店舗運営支援「AI売場スコアリング」の実証を開始。売場を数値化して分析し、最適な品揃えを推進。

小売・流通 品質管理・検査需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

Luup

2025

電動マイクロモビリティのシェアリングを手がけるLuupが全従業員にGemini Enterpriseを導入。ポート設置計画・需要予測・メンテナンスなど多岐にわたる業務をAIエージェントが支援している。

全従業員に導入し、ポート設置計画・需要予測・メンテナンスなど多岐にわたる業務をAIエージェントが支援。
物流・運輸 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測AIエージェント

General Mills

2025

食品大手ゼネラル・ミルズが従業員に生成AIモデルへの安全なアクセスとデータ分析環境を提供し、1億ドル以上のコスト削減を実現した。

1億ドル以上のコスト削減。
飲食・食品 最適化・シミュレーション社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

XPO Logistics(XPOロジスティクス)

2025

XPO Logisticsは5億5,000万ドルのデジタルプラットフォーム投資でAI駆動のルート最適化と貨物管理を自動化。5,000台の自律型スマートロボットを北米・欧州の倉庫に展開し、AI動的ルーティングで燃料使用量18%削減。

デジタルプラットフォームに5.5億ドル投資、輸送コスト15%削減、燃料使用量18%削減、配送密度31%向上、労働効率5-7%改善
物流・運輸 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

ニコン(データ・AI活用DX)

2025

ジールの支援によりAzure DatabricksとAzure OpenAIを活用したデータ・AI活用を推進。事業部門の79%が業務改善を実感するDX成果を達成。

事業部門の79%が業務改善を実感
製造業 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

北海道電力(Enerista蓄電池AI)

2025

AIを活用した系統用蓄電池の需給管理サービス「Enerista」を開始。蓄電池の充放電をAIが最適制御し、再生可能エネルギーの出力変動を平準化して電力系統の安定化に貢献。

系統用蓄電池のAI最適制御サービスを提供開始
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

大阪ガス(Energy Brain)

2025

遠隔AIエネルギーマネジメントシステム「Energy Brain」を活用し、産業用冷凍機を完全停止せずに自動デマンドレスポンス制御する実証に成功。冷凍冷蔵倉庫のエネルギー最適化を実現。

産業用冷凍機の完全停止不要なデマンドレスポンス制御を実現
エネルギー・インフラ 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

Generali(ジェネラリ)

2025

欧州保険大手がMITと提携しAI保険技術を共同研究。2022-24年にデジタル・技術に4.43億ユーロを投資し、生成AI「GlobalTracer」で多国籍保険プログラム管理を自動化。

デジタル・技術投資4.43億ユーロ(2022-24年)、AIプロジェクトが運営コスト比率の8.2%、ROE14.5%
金融・保険 最適化・シミュレーション経理・財務・法務 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

キリンホールディングス(ビール開発AI「FJWLA」)

2025

独自AI「FJWLA(Flavor Judgment for Whole Liking Analysis)」をビール開発に導入。ユーザーが「おいしい」と感じるフレーバー構成を成分レベルで特定し、2026年3月以降発売製品から順次適用。

2026年3月以降発売のビール製品から順次導入
飲食・食品 設計・R&D 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

コカ・コーラ ボトラーズジャパン(o9サプライチェーンAI)

2025

AIプラットフォーム「o9デジタルブレイン」を採用し、供給計画の最適化を推進。生産能力・資材・物流制約を考慮した最適計画策定により、コスト最小化とサービス最大化を実現。

国内コカ・コーラ社製品の約90%を生産・供給する規模で供給計画最適化
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

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