事例紹介 【小売×棚画像AI】Walmartが店舗カメラAIで欠品検知を全米展開した海外大手事例
Walmartが店舗カメラと棚画像AIで欠品検知を全米展開した海外小売事例。「気付いたら欠品で売上を逃している」治療薬型の悩みを、国内中小スーパー・ドラッグストア・ホムセンで「スマホ撮影と生成AIによる目視点検の半自動化」に絞って再現する手順を、市野が読み解きます。
データ分析・予測
事例紹介 
事例紹介 【製薬R&D×AI】Pfizerが創薬を「数年→30日」に短縮 年16,000時間節約・歩留10%増を実現した海外大手事例
PfizerがAI創薬で発見を「数年→30日」に短縮、年16,000時間節約・生産歩留10%増を達成した海外大手事例。「R&D探索フェーズに時間と資金が無限に溶ける」治療薬型の悩みを、国内中小の製造・素材・食品で「最も試作回数の多い1工程の組合せ最適化だけ」に絞って再現する手順を、市野が読み解きます。
事例紹介 【SaaS×AIチャーン予測】B2B SaaS 214社が12ヶ月でGross Churn平均31%減を達成した海外サブスク事例
B2B SaaS 214社(ARR$10M〜$80M)が12ヶ月内にGross Churn平均31%減を達成した海外サブスク集計事例。「解約は気づいた時には手遅れ」治療薬型の悩みを、国内SaaS・サブスクで「過去解約者ログから介入リストだけ」に絞って再現する手順を、市野が読み解きます。
事例紹介 【飲食×廃棄AI】IKEAレストランがWinnowで食品廃棄を54%削減した海外事例 原価を静かに削る痛みを治療薬で解く
IKEAレストランがWinnowのAI計量で食品廃棄を54%削減した海外事例。「捨てている量が見えず、原価が静かに利益を食う」治療薬型の悩みを、国内の飲食・宿泊・給食(1〜30名)で再現する手順を、市野が読み解きます。一晩で利益率+2%を実現したGoop Kitchenの参考データも紹介。
事例紹介 【歯科×予測AI】無断キャンセル予測で70%削減した海外クリニック事例 受電voiceに頼らない予測の置きどころ
海外の歯科クリニックが機械学習でキャンセル可能性の高い患者を事前特定し、無断キャンセルを70%削減した事例。電話受付の自動化(voice)とは別軸の「予測」の使い方。「予約枠が無断キャンセルで穴だらけになり、埋め直す時間も売上もない」治療薬型の悩みを、国内の歯科・整骨院・美容で再現する手順を、市野が読み解きます。
事例紹介 【農業×AI収量予測】伯Solinftecが気象と市場から収穫を先読み 出荷計画が立たない悩みを解く設計
ブラジルのSolinftecが過去の収量・リアルタイム気象・市場トレンドをAI解析し、数週間から数ヶ月先の収量を高精度に予測した海外事例。「出荷計画や価格交渉のための収量予測ができない」悩みを治療薬として解いた設計を、日本の産地・卸・食品メーカーにどう転用するか市野が読み解く。
事例紹介 【農業×AI】印CropInが衛星解析で病害虫と収量を先読み 経験と勘頼みの悩みを解く設計
インドのCropInが衛星リモートセンシングとAIで作物の健康状態を常時解析し、栄養不足・病害虫・収量を早期予測した海外事例。「経験と勘頼みで収量も病害虫も読めない」悩みを治療薬として解いた設計を、日本の農業法人・JA・スマート農業にどう転用するか市野が読み解く。
事例紹介 【飲食×AI需要予測】個人パン屋がAIで廃棄ロス削減 中小ベーカリーが再現する作りすぎ防止
個人経営のパン屋「小麦工房ブルックリン」がAIで来店・販売数を予測し、製造量と廃棄ロスを最適化した事例。「作りすぎれば廃棄、少なければ機会損失」という毎日の悩みを、家族規模でどう解くか。個人ベーカリー・総菜店が再現する設計を、市野が読み解く。
事例紹介 【解体×AI】解体の窓口 費用シミュレータ 誤差1割未満が52.1%・累計利用2.2万人超を中小解体・見積業が再現する設計
バリュークリエーションの「解体の窓口」AI解体費用シミュレータが、実額との誤差1割未満が52.1%・実額を下回った22.9%(合算75%超)・累計利用2.2万人超・登録解体会社約1,700社を達成(2024年1月分)。中小解体・見積業の「概算見積の手間+問い合わせ対応+価格の不透明さ」課題を、AI概算見積+データ蓄積+効果計測で解く設計を、解体業1〜30規模にどう転用するか読み解く。
事例紹介 【水道インフラ×AI】Xylem×Yorkshire Water 目視漏水57%減・本管補修約30%減・6,000センサー統合を中小インフラ・設備が再現する設計
Xylemが英Yorkshire Waterのデータを単一プラットフォームに統合・標準化、目視漏水57%減・優先DMA32%減・本管補修約30%減・6,000センサー統合・550万人をカバー。中小インフラ・設備の「データの分断+異常の発見遅れ+保全の場当たり」課題を、センサーデータ統合AI+異常検知+効果計測で解く設計を、設備管理事業者5〜100規模にどう転用するか読み解く。