三井物産との合弁会社プラスオートメーションを通じ、初期費用ゼロのRaaS（ロボット・アズ・ア・サービス）で物流施設にロボットを提供。全国127拠点に4,400台超のロボットを導入済み。

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。

JDSCと協業し、メーカー・卸・小売を跨ぐPSI情報共有サービス「MOVO PSI」を開発。キリンビバレッジで輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減を実現。

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。

オプティマインドと共同で自動配車クラウド「Loogia」とのAPI連携による配送ルート作成の自動化に向けた実証実験を開始。約20%の配送時間削減を目指す。

GoogleのAIシステムを活用し約3万人の配達員の配送ルートを再編。ドライバー1人あたりの残業を約1割削減することを目指す大規模プロジェクト。

富士通の量子インスパイアード技術「デジタルアニーラ」を活用した配送最適化ソリューションを全国80カ所の配送センターに導入。

吉野家・パナソニックHDと共同で自動搬送ロボット「ハコボ」を活用したフードデリバリー実証実験を実施。配達員の人手不足解消に向けたラストマイルの自動化に着手。

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。

AIを活用した配車計画システムを導入し、配送生産性を最大20%向上。走行距離短縮によりCO2排出量も最大25%削減を実現。

AI-OCR技術を活用した配送伝票の自動読み取りシステムを導入し、月間約8,400時間の作業工数削減を実現。手書き伝票を含む多様な配送伝票の入力業務を大幅に自動化。

SGホールディングス・住友商事・米Dexterity社と共同で「AI搭載荷積みロボット」の実証実験プロジェクトを発足。業界初のAI荷積みロボット導入により働き手不足の解消を目指す。

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。

物流センターと補充倉庫間の商品横持ち計画にAI需要予測モデルを導入。横持ち指示作成の工数を約75%、入出荷作業を約30%、フォークリフト作業を約15%削減。

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。

オプティマインドの配送ルート最適化AI「Loogia」を導入し、配達ルートの最適化を全国の郵便局で推進。AIが実走データを学習して最適ルートを自動算出し、配達効率を向上。

AI活用型オンデマンドバス「のるーと」を2019年に福岡市で運行開始。AIが利用者の予約に応じて最適ルートをリアルタイム算出し、全国20カ所以上に展開を拡大。

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。