ファミリーマート（AIレコメンド発注）

店舗の発注業務は担当者の経験に依存しており、業務負荷が高く品揃えの最適化が困難だった。

AIが過去1年間の販売実績、店舗周辺の通行量（時間帯別・性別・年代別）、気象データ、カレンダー情報を分析・学習し、日別・便別・単品別に最適な販売予測数を算出するシステムを開発。

AI推奨値を1日4回更新し、店舗の状況変化にリアルタイムで対応する設計が、現場の信頼獲得につながった。