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9件の事例 / 全1942件 定量効果あり

熊谷組(ダンプ自動走行)

2025

AIで仮想信号を生成し、ダンプトラックの自動走行を制御・管理するシステムを開発。複数台の車両運行管理をAIグリッドマップで実現。

2026年3月にダム工事現場に導入予定
建設・不動産 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

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
飲食・食品 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測

ロジスティード(在庫適正化AI)

2024

AIを活用した物流センターの在庫適正化サービスを開発。杏林堂薬局の物流センターでの実証実験で在庫量6〜15%削減と、担当者のデータ処理業務の月25時間短縮を確認。

在庫量6〜15%削減、担当者のデータ処理業務月25時間短縮
物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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
物流・運輸IT・通信 物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Hacobu(MOVO PSI)

2024

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。

キリン:輸送コスト9.1%削減・在庫日数13.2%削減、アサヒ:輸送コスト6.2%削減
物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

西濃運輸

2024

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。

配達時間の約20%削減を目標
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

出前館

2024

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。

藤沢市での実証実験を実施、東京ミッドタウン八重洲でもロボット配送を展開
物流・運輸飲食・食品 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

日本通運(NXグループ)

2024

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。

物流・運輸 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

佐川急便(AI荷積みロボット)

2023

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。

業界初のAI荷積みロボット実証実験
物流・運輸 物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション