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。

東京都市サービスと共同で地域冷暖房向けAI熱源自動運転システム「GDoc-DHC」を開発。オペレーター作業量を平均50%削減。

ハウス食品グループはNECのAIを活用した需給・生産管理システムを統合し、全体最適な運用を2021年から開始。数万の予測モデルによる需要予測で欠品半減と廃棄ロス1割削減を目指す。

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。

マテリアルズインフォマティクス（MI）に注力し、AIとデータ分析で新素材開発のサイバーフィジカルシステムを構築。特許文書からの材料データ自動抽出もAIで実現。

東邦ガスは日建設計等と共同で「AI地域冷暖房（AIちれい）」を開発。3つのAI機能で熱需要量を99%の精度で予測し、名古屋市内の地域冷暖房施設でCO2・コスト削減の実証実験を実施した。

米国SRI Internationalと共同開発したAI設計支援ツール「AiCorb」を社内運用開始。スケッチから複数のファサードデザインを自動生成し、デザイン性・コスト等の評価軸でスコア化。

グリッド社のAI電力需給計画立案システム「ReNom Power」を導入し、デジタルツインとAI最適化技術で電力需給計画を自動立案。年間十億円超の収益効果を実現。

ネコ型配膳ロボット「BellaBot」を全国約2,100店舗に3,000台導入完了。配膳業務の効率化と人手不足対策を実現し、顧客満足度9割を達成。

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。

NECと協力しグループ3社の需給・生産管理を統合。AI技術を活用した「需給最適化プラットフォーム」で、欠品50%削減・廃棄ロス10%削減・管理業務工数60%削減を目標に推進。

マテリアルズインフォマティクスを加速するため、高性能GPU搭載のディープラーニング専用プラットフォームを導入。研究者向け深層学習モデル開発環境を構築し、材料開発の高速化と検査精度の向上を実現。

NECの協力でグループ3社の需給・生産管理システムを統合し、AI「異種混合学習技術」による需給最適化プラットフォームを導入。欠品50%・管理業務工数60%の削減を目指す。

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。

ヤンマーはICT技術を搭載した自動運転トラクター（ロボットトラクター）を開発・販売し、RTK-GNSSによるcm単位の精密農作業を実現。農業の省力化・省人化に貢献している。

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。

さいたま市は富士通・九州大学と連携し、AIを活用した保育所入所選考マッチングシステムを導入。約8,000人・300施設の入所選考を数秒で完了し、職員1,500時間の業務を代替した。