伊藤忠商事(HSコード特定AIエージェント)
伊藤忠商事が、輸出入に必須の HS コードを商品画像や仕様書から特定する AI エージェントを開発した。関税業務の効率化とコスト削減に寄与している。
IKO International(日本トムソン米国子会社)
日本トムソンの米国子会社 IKO International が、AI 需要予測サービス「Deep Predictor」を在庫発注業務に導入した。米国全拠点の作業時間が週3.8時間から1.4時間へ約63%減り、年間124.8時間の削減になった。
日新(オプティマAI)
国際物流の日新が、AWS 上に「人と AI の協働」を掲げた物流プラットフォーム「オプティマ AI」を構築した。発注支援・在庫予測・通関支援・見積り書類チェックなどを AI が担い、人が最終判断する構成をとる。
Hacobu(MOVO AI Lab)
物流DXプラットフォーム「MOVO」にAI機能を搭載した「MOVO AI Lab」を公開。自然言語で物流データを分析できる「データ分析エージェント」や、AIによる配車支援機能を提供。
スカニア(Scania)
Plus AIと提携し、欧州の高速道路でセーフティドライバー同乗のもと自律走行トラックを実走テスト。鉱山では既に無人自律運用を顧客に提供開始し、世界的ドライバー不足の解決を目指す。
川崎重工業(AIロボット)
米Dexterityと戦略的提携しAIバンニングロボット「Mech」を共同開発。荷物の大きさ・重量をAIが判断し最適な荷積みを自動化、荷崩れ防止も実現。
Vale(ヴァーレ)- Capanema自律鉱山
ブラジルの鉱業大手Valeは、Capanema鉱山で全搬送トラックをCaterpillar 789D自律トラックで運用する計画を推進。90km離れたBrucutu制御室から遠隔監視し、尾鉱ダム不使用・自然含水処理のサステナブル鉱山モデルを構築。年間1,500万トンの増産効果。
DSV(ディーエスブイ)
デンマークの物流大手DSVは、2024年にDB Schenkerを143億ユーロで買収し世界最大のフォワーダーへ。Panalpina Digital Hubで予測分析・AI・IoT・ブロックチェーン技術を推進し、AIによる需要予測と自律移動ロボットで倉庫業務の効率化を実現。
J.B. Hunt Transport(J.B.ハント)
J.B. Hunt Transportは、デジタル貨物マーケットプレイス「J.B. Hunt 360」でAI・自動化による見積り・予約・追跡の効率化を推進。年間20億ドル超の運送業者貨物取引を処理。2024年にはKodiakと50,000マイル超の自動運転長距離貨物輸送を達成。
北陸電力(石炭配船計画AI)
ALGO ARTISの最適化AIソリューション「Optium」を石炭海上輸送の配船計画に導入し、2024年11月から運用開始。船舶状況や発電所の石炭消費シナリオに応じた最適な配船計画を自動作成。
ダイフク(物流完全無人化構想)
マテリアルハンドリング世界シェアNo.1のダイフクが、2030年までに「物流の完全無人化」を目指す長期ビジョンを策定。AIを活用したビークルの最適ルート探索と効率的な運行を実現し、半導体工場向け搬送システムでの展開を推進。
日本通運(NXグループ)(航空貨物AI)
AIを活用した航空貨物の自動分類・混載仕立て業務の自動化を推進。AIが最も効率の良い荷物の組み合わせを仕向け地別に算出し、作業効率の大幅向上を目指す。
丸和運輸機関
ジオテクノロジーズと共同で位置情報プラットフォーム「スグロジ」の開発に着手。中小運送会社向けの物流DXソリューション創出と、納品伝票電子化でドライバー滞在時間15%削減を実現。
澁澤倉庫
プラスオートメーションのロボティクス自動倉庫「AirRob」を国内初導入。EC フルフィルメント事業で600トート/時間/ステーションの高スループットを実現し、入出庫作業の省人化と高精度化を両立。
郵船ロジスティクス
フューチャーアーキテクトのAI-OCR「Future EdgeAI」を成田ロジスティクスセンターに導入。国際航空貨物のケースマーク読み取り業務を自動化し、月間約430時間の作業時間削減を見込む。
大館市(秋田県)(AIカメラ除雪)
AIカメラを活用した除雪車の運行管理システムを導入。降雪量や道路状況をAIが分析し、効率的な除雪ルートの策定と除雪作業の最適化を推進。
TRUST SMITH(トラストスミス)
東大発AIベンチャーが、障害物自律回避型ロボットアーム「ADAM SMITH」とAGV群制御アルゴリズム「PYUTHIA」を開発。自動車メーカーの物流倉庫で最大1.5倍の効率化を実現。
マースク(Maersk)
マースクはAI搭載ロボティクスソリューションをUK倉庫に展開し、注文ソーティング速度を従来の3倍に向上。上流のバッチ在庫ピッキングも最大33%改善し、倉庫オペレーションの自動化を加速している。
GROUND
物流施設統合管理システム「GWES」にAI配送計画自動作成機能「Delivery Optimizer」を追加。実証実験でチャーター便台数38%削減、宅配便委託コスト30%以上削減を達成。
日本製紙
AIを活用した木材チップの配船計画最適化システムを導入。経験と勘に頼っていた配船業務を効率化し、輸送コストを年数億円削減。CO2排出量も約3%削減。