5件の事例 / 全1942件
定量効果あり
ロイヤルホールディングス
2025
ロイヤルHDはGoals・双日食料・デリカフーズと「需給調整プラットフォーム構築プロジェクト」を発足。ロイヤルホストと天丼てんやのAI需要予測データを物流に応用し、食品ロス削減を目指す。
2025年2月よりHANZO運用開始、8月より天丼てんやで実証開始
新菱冷熱工業
2025
地域冷暖房施設向けにAIによる翌日最適運転計画を自動立案するシステム「S-pAilot」を開発。気象予報からの熱需要予測により従来比CO2排出量11%削減を達成。
CO2排出量を従来比11%削減
オプティマインド
2024
配送ルート最適化AI「Loogia」を開発・提供し、西濃運輸との共同実証実験で約20%の配達時間削減を目指す。1000万回分の走行データをAIが分析し、最適な配送ルートを自動算出する。
約20%の配達時間削減目標、40以上の現場制約を考慮した最適ルート算出
JAXA(宇宙航空研究開発機構)
2024
JR西日本のAI機器故障予測技術を宇宙機保全に応用するJ-SPARCプロジェクトを推進。SKY Perfect JSATの30基以上の衛星テレメトリデータでAI検証を行い、従来手法では困難な衛星故障の予兆検知を実現。
30基以上の静止衛星データでAI検証
東邦ガス
2022
東邦ガスは日建設計等と共同で「AI地域冷暖房(AIちれい)」を開発。3つのAI機能で熱需要量を99%の精度で予測し、名古屋市内の地域冷暖房施設でCO2・コスト削減の実証実験を実施した。
熱需要量を99%の精度で予測