P&GジャパンはAI需要予測システムを一部流通パートナーと運用し、トラック台数7%削減と積載効率5%改善を実現。2030年までにAI統合データ基盤で店頭欠品の自動防止を目指す。

全国188拠点・約1万台にAIドラレコ解析システムを導入。走行映像をAIが解析してドライバーの運転傾向を分析し、安全運転指導の標準化と事故防止を推進。

日立と協創し、原材料入荷から製造・物流・倉庫保管までの情報を一元管理するチェーントレーサビリティシステムを開発。サントリー清涼飲料の国内全工場・倉庫で運用開始。

日立のAIを活用し、ニチレイフーズグループのニチレイ・アイスにサプライチェーン計画業務を最適化するシステムを導入。需要予測から生産・物流計画までの一体最適化を実現。

サンドラッグはブライセンと共同で本部物流およびPB商品の自動発注システムをリリース。全国1,500店舗を支える物流センター全拠点の発注業務を自動化した。

DX事業推進室を設置し、AGV・AGF・AMR等のロボット導入に加え、AI画像検品ソリューションによる医療機器物流の検品工程DXを推進。2023年にDX認定事業者に認定。

AWSのサーバレスアーキテクチャを活用した新WMS「CIRRUS」を開発し、倉庫内業務のモバイル端末化とデータ蓄積基盤を構築。紙・電話ベースの業務プロセスを電子化し、DXの基盤を整備。

クラウド車両管理システム「SmartDrive Fleet」がAIによる安全運転診断機能を提供。10秒ごとのリアルタイム位置追跡と運転行動分析で、企業の車両管理業務をデジタル化。

出光興産はアクセンチュアと共同で、AIと数理最適化を活用したタンクローリー配車計画作成システム「aIDEM」を構築。配車計画作成時間を25%短縮し、年間約3,500万KLの燃料配送を効率化した。

AI活用による物流現場の最適化に向けた実証実験を開始。販売物流現場でDXを推進し、AIによる精緻な需要予測でサプライチェーンを支援。

花王はAIを活用した需要予測モデルにより販売予測精度を77%から91%に向上。市場情報・広告情報・SNS情報・気象情報など多変量データをマシンラーニングで分析し、廃棄25%削減に貢献した。

ビッグデータとAIを活用した配送業務量予測システムを導入。顧客ごとの注文数・配送発生確率・滞在時間をAIが予測し、最適な配車計画を自動作成することで配送生産性を最大20%向上させた。

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。

SGシステムとフューチャーアーキテクトが共同開発したAI-OCRシステムにより、1日最大100万枚の配送伝票の読み取りを自動化。手書き数字の認識精度99.995%以上、月間約8,400時間の作業工数を削減。