TRUST SMITH（トラストスミス）のAI活用事例（製造業・物流・運輸／2024年）

企業規模中小企業（〜99名）

地域日本

導入段階部門導入

使用ツールADAM SMITH（障害物回避型ロボットアーム）、PYUTHIA（AGV群制御）、Kaghelo（自律走行AGV）

背景・課題

工場・倉庫でのロボットアームやAGV（自動搬送車）は障害物回避やフリート制御が課題で、柔軟な環境適応が困難だった。

障害物を自律的に回避する特許取得のロボットアーム「ADAM SMITH」と、数台〜1000台のAGVを群制御するアルゴリズム「PYUTHIA」を開発。数理アルゴリズムに基づく経路最適化が特徴。

自動車メーカー物流倉庫で最大1.5倍の効率化

自動車メーカーの物流倉庫で最大1.5倍の効率化を実証。自律走行AGV「Kaghelo」は障害物や歩行者を自動回避しながら目的地に到達可能。

数理アルゴリズム（最適化理論・制御理論）に基づくアプローチは、深層学習だけでは対応困難な自律制御問題に有効。大学発スタートアップの技術シーズが産業応用につながる好例。