宮崎県発のディープテック企業が、AIとロボットを活用したピーマン・キュウリの自動収穫ロボットを開発。収量予測AI「AGRIST Ai」と組み合わせ、農業の自動化と収量最適化を実現。農水省の中小企業イノベーション事業にも採択。

岡山県の食品スーパーが日本IBMのAI需要予測システム「ADF」を全24店舗に導入。来客数予測精度90%超を達成し、発注時間50%削減とロス2.5%削減を実現。

AI予知保全プラットフォーム「Skywise」を11,600機以上の航空機に展開。easyJetでは月間44件のフライトキャンセルを回避し、年間1機あたり8.1トンの燃料節約を実現。

IoT水田管理サービス「paditch」にNTTデータCCSのAI画像診断技術を連携。水位・水温の自動制御に加え、中干し最適化など高度な水管理を実現。導入圃場では収量16.4%増加。

衛星データとAI技術を活用した土壌診断アプリ「Sagri」を開発。月額数千円で精密な土壌分析をスマートフォンで提供し、アフリカ等の発展途上国にも展開。

パロアルトインサイトと共同開発したAI需要予測システムを直営全店舗に展開。自動発注アプリとシフト管理アプリにより、食品ロス削減・人件費最適化・店長の事務作業削減を実現。

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。

ChatGPTと効果予測AIを組み合わせ、多数の広告テキストから効果の高いクリエイティブを厳選する「CRAIS for Text」を開発。広告業界初のChatGPTと効果予測AI統合型クリエイティブ制作ツール。

シンプレクスが構築した動員予測AIシステムを導入。機械学習を用いて来場者数を予測し、スタッフ配置やアトラクション運営の最適化を実現。テーマパーク運営の効率化とゲスト体験向上を両立。

AIプラットフォームDataRobotを導入し、カードローン顧客開拓にAIを活用。AIが抽出した顧客への電話勧誘で通話率2倍・成約率1.5倍を実現。東北地銀初のDX認定事業者。

ベジタリアは圃場の環境情報や作物の生育状況をIoTセンサーで常時モニタリングし、AIで解析するスマート農業プラットフォーム「フィールドサーバ」を提供。遠隔での栽培管理を実現している。

日立製作所・オプティマムアーキテクトと共同でAI需要予測に基づく自動発注システムを全182店舗に導入。発注時間を約85%短縮し、自動化率98%を達成。

AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム（EMS）を開発。電力・熱の需要を30分周期で高精度予測し、コジェネレーション設備の運転計画を自動最適化。

Blue Yonderと連携したAI需要予測技術を全世界で導入。顧客インサイト・天候・経済指標を統合分析し、ポルトガル市場では予測精度を5%向上。在庫最適化と品揃え改善を実現。

マテリアルズインフォマティクスで材料開発時間を従来の10分の1に短縮。さらに全従業員約6,500名向けに社内生成AIサービス「ChatSCC」を開発し、全社的なAI活用を推進。

デジタルツインとAI最適化プラットフォーム「ReNom Power」を活用し、電力需給計画の最適化・自動化を実現。再生可能エネルギー拡大に伴う需給計画の複雑化に対応。

DataRobot AI Cloudプラットフォームを導入し、融資先企業の業況変化を予測するAIを構築。口座取引記録など700項目のデータを匿名化して活用し、支援が必要な企業を早期に検知する仕組みを内製化した。

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。

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。

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。