AIによる高炉の炉熱予測システムを開発し加古川製鉄所で運用開始。5時間先の溶銑温度を高精度で自動予測し、操業トラブルの未然防止を実現。

カゴメは独自のビッグデータとAI解析技術を組み合わせた生鮮トマトの収量予測システムを開発し、大型菜園に導入。5週先までの収量をAIが予測し、廃棄ロス削減に貢献している。

老舗ラーメンチェーン全32店舗にAI需要予測型自動発注サービス「HANZO」を導入。AIが来客数・天候・曜日を考慮して食材の発注量を自動算出し、食品ロス削減と発注業務の属人化解消を実現。

Googleとの協業でAI需要予測とサプライチェーン最適化を推進。顧客の声をAIで分析して個店・SKU単位の改善を実現し、物流センターではAI・ロボティクスで倉庫自動化を推進。

寿司皿のICチップで年間約10億件のデータを収集し、AIが15分後の需要を予測。回転レーン上の寿司廃棄量を4分の1に削減。

ヨークベニマルはAIを活用した商品発注システムを刷新し、ベテラン従業員の勘に頼っていた販売変動予測を自動化。日用品・加工食品から全店展開を開始した。

テラスマイルは農業に特化した経営管理クラウド「RightARM」を提供し、AIによる出荷予測実証サービスを展開。農産物の収穫量の波をデータから予測し、産地経営の強化を支援している。

トヨタ・KDDI等と共同でAIによるタクシー需要予測システムを開発。東京都内を500mメッシュで分割し30分単位で乗車数を予測。予測精度94.1%、搭載車両の売上が平均20.4%増加。

日立製作所と共同でAIを活用したスマート物流の協創を実施。数日かかっていた配送計画の作成時間を1時間に短縮し、トラック台数を最大10%削減。