ゼネラルミルズ（General Mills）のAI活用事例（飲食・食品／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域海外

導入段階全社展開

使用ツール生成AI, AIサプライチェーンモデル

背景・課題

2019年以降デジタル・データ・技術投資を2倍に拡大する「Accelerate戦略」のもと、サプライチェーンのエピソード型から動的・常時稼働型への転換が求められていた。

AIモデルで毎日5,000以上の出荷（工場→倉庫間）を分析・最適化。生成AIを活用してサプライチェーンを「常時稼働」モデルに転換。製造現場ではリアルタイムパフォーマンスデータ分析を導入。

物流コスト2,000万ドル超削減、製造廃棄5,000万ドル削減見込み

FY2024以降の物流最適化で2,000万ドル超のコスト削減を実現。輸送費削減と顧客サービスレベル向上を同時に達成。製造改善では今年度5,000万ドルの廃棄削減を見込む。

サプライチェーンAIでは「エピソード型」から「常時稼働型」への転換が真の効果を生み出し、物流と製造の両面で相乗効果を発揮する。