生成AI基盤「JAL-AI」を全社員の80%が利用する環境を構築。運航現場向けには空港業務特化型AIを全国空港に展開し、被雷回避AIも導入して年間数億円の損失半減を目指す。

鉄道固有の知識を学習した「鉄道版生成AI」を開発。信号通信設備の復旧支援に国内初導入し、復旧時間を最大50%削減へ。

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。

川崎重工業と共同で、AIを使った港湾内での船舶操船・離着岸の安全性と効率性を向上させるシステムを開発。世界初のAI操船支援システムの実用化を目指し、港湾内での実証を完了。

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。

東芝の輸送計画ICTソリューション「TrueLine」とAI最適化技術を活用し、列車ダイヤと車両運用計画を最適化。2022年3月のダイヤ改正で年間約5%の運用コスト削減を見込む。

ロボティクス企業Dorabotと協業し、AI搭載仕分けロボット「DoraSorter」を中国の物流センターに導入。バーコード自動読取で最大100仕向地への振り分けを実行し、EC荷物の仕分け効率を向上。

CAC社と共同で自動封函時の異常を検知するAIアプリケーションを開発・導入。繁忙期には1日4〜5万箱の封函作業をAIが監視し、不適切な封函を即座に検出して品質を向上。

富士通と共同開発した「安全荷役AIフォークバディ」を物流業界初導入。ドライブレコーダー映像からフォークリフトの危険操作をAIが自動検知し、安全運転評価業務の時間を約50%削減。

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。

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。

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。