• IoT・生産管理・効率化システム
• AI活用・クラウドサービス

Meech

Meech（ミーチ）は物流業務のDXを実現する物流管理プラットフォームです。 配送情報の一元管理やリアルタイムでの可視化、AIによる効率的な配送網構築を行います。 また、東京大学大学院との共同研究により、AIを活用した最適な共同配送の実現や物流環境変化への柔軟な対応を可能にし、企業間のコラボレーションを促進。物流業務の負担を軽減し、生産性向上、コスト削減に貢寄与します。 弊社では、Meechのご提供だけでなく、食品の配送（物流の受託）を行っております。 配送を委託いただいたお客様は、Meechの基本機能を無償でご利用いただくことが可能です。 ぜひ、お気軽にお問い合わせください！

解決できる課題

• IoT・生産管理・効率化システム
• AI活用・クラウドサービス

Skillnote（スキルノート）

弊社が提供するスキルマネジメントシステム「Skillnote」は、従来Excel等で煩雑に管理されてきたスキルマップ（ISO力量管理）を一元的に管理・運用できるクラウドサービスです。 食品業界においては、FSSC22000やHACCPなどの厳しい品質管理基準への対応が不可欠ですが、Skillnoteはこれらの要求に応じた従業員のスキル、保有資格、教育状況などを一元的に管理し、見える化を促進します。 現場のスキル/教育データがクラウドに登録され 見える化が進むことで、スキルデータを活用した計画的な⼈材育成・最適な⼈材配置を実現し、技能伝承、多能工育成、即戦力化といった食品製造業における人材管理の課題解決に貢献し、製品の品質向上と食品安全を支援します。

解決できる課題

• 利益率改善
• 経費削減
• 人手不足解決
• コミュニケーション強化
• HACCP対策
• FSSC22000対策
…

• IoT・生産管理・効率化システム
• AI活用・クラウドサービス

植物の収量予測

事例概要 大手農業法人では、需要と供給のギャップからくる収益の不安定性に悩まされていました。 そこで、独自のAIを監視カメラに搭載し、対象物の色味を識別することによって、最適な収穫時期を割り出すシステムを導入しました。 今まで熟練の目に頼っていた収穫作業が、カメラ＋AIによって平準化・効率化されたことで、収穫量が増加して需要に対応できるようになりました。 結果、収益性が改善されました。 　 お客様の課題・お悩み 今回のケースのように、需要と供給のギャップに悩まされている企業は少なくありません。また、他にも以下のような課題・お悩みを抱えています。 年間の収穫量は一定だが、価格が上下変動するため、収益性が安定しない 既設の農業ICTによるデータはあるが、データをうまく活用できていない 価格の変動データを取り込みたい 収穫作業の平準化を図りたい 収穫作業を行う人員配置の最適化を図りたい 　 今回導入したシステム 独自のAIを搭載した監視カメラを使い、以下の情報をもとに収穫時期を予測しました。 対象物の色味 過去の収穫量、出荷量のデータ 気象データ（気象庁から引用） これにより、収益の改善にくわえて、収穫作業の平準化・効率化が実現されました。 　 今後の展望 現在は、収穫時期の予測のみですが、今後価格の変動データも取り込むことによって、AIが最適な販売時期を算出します。 本システムと協働ロボットを組み合わせることにより、収穫作業の自動化・平準化を実現し、収益の向上だけでなく人件費削減を図ります。

解決できる課題

• 利益率改善
• 人手不足解決
• 品質向上
• コスト削減
• 生産効率改善
• データ一元管理

• IoT・生産管理・効率化システム
• AI活用・クラウドサービス

Regnio Factory

Regnio Factoryは、資材原材料管理から 出荷管理まで、生産サプライチェーン全体の情報を一気通貫で繋げ、AI技術により主要な管理業務を自動化/半自動化するサービスです。 AIカメラや計画立案AI、AI-OCRで入力、 計画、指示、発注業務を自動化し、現場の負担を減らしながらムダのない仕組化された生産体制に導きます。

解決できる課題

• 利益率改善
• 経費削減
• 人手不足解決
• コスト削減
• 自動化
• IoT、DXの活用
…

• IoT・生産管理・効率化システム
• AI活用・クラウドサービス

遠隔監視・リモートメンテナンス

【製品・技術・サービスの概要】 ・スマート・モーター・センサー（SMS)は、AIクラウドサービス：24時間365日常時監視でモーターの異常兆候を見逃しません。 ・FALCONNECTは、つなげるだけで遠隔地PLCのラダーをモニタ／書込みが容易にできます。 【製品の特長】 特長① スマート・モーター・センサ（SMS)は専門知識が無くても９つの異なるモーター異常を診断します 特長② FALCONNECTは遠隔監視に必要なハードウェアと携帯回線とクラウドシステムを全てセットでご提供。ご購入後、簡単な設定をするだけですぐに案核監視を実現します。

解決できる課題

• 自動化
• 生産効率改善

• IoT・生産管理・効率化システム
• AI活用・クラウドサービス

人員配置最適化AI「スキルパズル」

少子高齢化社会へ加速している日本において、人手不足は大きな課題であり、日本のGDPの20%を占めている製造業は人手不足だけでなく、就業希望者の減少、離職率の増加などによる人材不足も激しくなっております。 その影響により、マネジメント層が製造現場の対応をすることにより、若手の育成へ時間を割くことができず人材が育たないことや、働きがいを感じることができず、満足度低下による若手の離職率の増加につながっております。 そこで、製造現場のリアルな声をもとに製造業における人員配置業務とスキルマネジメントを革新するAIシステム「スキルパズル」を開発、展開しております。 「スキルパズル」は生産計画に基づき、社員のスキルや資格、リアルタイムの状況を考慮して最適な配置を瞬時に提案し、マネージャーの業務負担を大幅に軽減し、多能工化やスキルアップを促進できるサービスです。 導入効果としては、 ① 人員配置業務を超省力化し、マネジメント層の限られたリソースを教育などに活用可能 ② スキル管理による適切な評価と人員配置により、満足度の向上と定着率の向上 ③ 上記のスキル管理をもとに多能工化を進めることも可能 がございます。

解決できる課題

• 人手不足解決
• SDGS対策
• 技術者育成
• 生産効率改善
• 見える化
• ペーパーレス

• IoT・生産管理・効率化システム
• AI活用・クラウドサービス

Fixstars Amplify 会社案内

Fixstars Amplifyは、量子と最適化の力で世界をスマートに変える次世代クラウドプラットフォームです。 高精度・高効率のAmplifyエンジンを搭載し、これまで解決困難だった複雑な組合せ最適化問題を、専門知識がなくても簡単に解決できます。 私たちは最先端コンピュータ技術（CPU、GPU、量子コンピュータ）と独自開発の最適化アルゴリズムを組み合わせ、あらゆる業界の課題に柔軟に対応。 生産計画、シフト計画、倉庫棚割り、設計最適化など、日本のモノづくりの現場を革新します。 すでに800以上の企業・組織が導入し、6,000万回以上の実行実績があります。 手頃な料金設定で、国際競争に打ち勝つための次世代最適化技術をすぐに導入可能です。 FixstarsのSDKを活用すれば、Pythonプログラミングで簡単に自社システムと連携できます。 最適化の力で、貴社のビジネスを変革しませんか？

解決できる課題

• 利益率改善
• 経費削減
• 人手不足解決
• コミュニケーション強化
• SDGS対策
• コスト削減
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• IoT・生産管理・効率化システム
• AI活用・クラウドサービス

MateriaLink

感性とAIの融合でHAPPINESSを実感できる社会に 2018年5月25日、京王電鉄株式会社と国立大学法人電気通信大学坂本真樹教授との共同出資に より設立された「感性AI株式会社」は電気通信大学発ベンチャーに認定された、坂本研究室の 知財を商用利用できる企業です。感性AIは、人の感性を理解し、表現をサポートしてくれるAI を創ることで、感性活用のプラットフォーマーになることを目指します。 人は五感で感じたことを伝え合うときに、直感的であいまいな表現を使用しています。 このようなテキスト・オノマトペ、画像やモノの印象を精緻に取得することができれば、 消費者のニーズに的確に応える商品やサービスを開発し提供することが可能になります。 国立大学法人電気通信大学坂本真樹研究室の⾧年の研究に裏付けされた、 高い精度と信頼性のあるAIを用いて感性を定量化し可視化することで、 人々の共通理解の促進や感性的な表現の比較が可能になります。 ソリューション 国立大学法人電気通信大学で⾧年培った、言葉と五感・感性 との関係性に着目した応用範囲の広い特許・知財、心理デー タ、ノウハウを駆使して、企業や団体のさまざまな課題解決 を支援するソリューションを提供します。 １.素材の質感の感性価値定量化 # 素材メーカー # 質感の見える化 素材の触覚的質感を、オノマトペで回答してもらう感性実験を実施。 # ポジショニングマップ オノマトペ感性定量化技術をもとに感性を定量化し、ポジショニングマップで可視化します 2.素材DB化 管理・分析 # 素材メーカー # 感性データ活用 # 感性の比較、素材選択 自社の素材ごとの画像データ、定量化された感性情報（触覚・視覚）、粗さなどの物性情報等、あらゆ る情報をデジタル上でデータベース化することで、データ活用や分析がしやすくなります。 3.デザインサポート #プロダクト #イメージの共有 #ムードボード作成 入力された曖昧なコンセプトやデザインなどのワード・テキスト・画像をAIが分析し、さまざ まな表現に落とし込むことで、発想を広げイメージ共有をスムーズにします。求める感性価値 を表現する素材の選択につながります。

解決できる課題

• 利益率改善
• コミュニケーション強化
• 品質向上
• IoT、DXの活用
• データ一元管理

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クラウド型 温度管理システム 「キッチンリンク クラウド」

無線LANを通じて「クラウド型温度・衛生管理システム」を構築し、冷蔵庫・冷凍庫の温度を自動記録し、IoTを活用して一元管理します。 ■冷機器の温度や稼働情報を自動記録し、一元管理するシステムです。 デジタル化による管理の簡略化で省手間、省人化を実現します。 ◯冷機器から※1 情報を送信 温度管理システム対応の冷機器では、庫内に子機を設置することなく、データの収集が可能になります。 ※1 対応冷機器のみ ◯クラウドに収集 冷機器庫内の温度の状況などの情報は、クラウドに収集されます。パソコンはもちろんのことモバイル端末から、いつでもどこでもデータにスムーズにアクセス。現場のみならず、遠隔のスタッフも状態が把握できます。 ◯帳票作成、管理の簡略化 HACCPに沿った衛生管理を容易に実現します。温度などの情報を自動記録し、収集されたデータから日報・月報を自動作成します。作業の効率化で省人化・働き方改革の一助を担います。 ◯機器の異常を通知 冷機器庫内の温度などに異常が発生した場合、設定によりエラー情報がメールで通知され、万が一のトラブルに素早く対応することができます。 ◯簡単設置 システム導入時には大きな工事が必要なく、簡単です。サービスは機器一台当たり約40円/日（税別）でご利用いただけます｡※2 ※2 算出条件 ： 親機１台 コンバータ3台 温度管理システム対応製品10台 ◯型式・メーカーに関わらず利用可能 温度管理システム対応ではない冷機器でも、庫内に子機を設置するだけで通信が可能です。子機は型式やメーカー（他社製）に関わらず設置が簡単に行えます。機器同士は特小無線を使用しているため、安定したデータ取得が望めます。 ◯室内の温湿度を管理 キッチンリンク・クラウドは、冷機器だけではなく、室内の温度・湿度の情報も収集することができます。厨房や施設内の温度管理が容易に行えます。 ※ 本サービスの契約期間は3年です。（ご利用は月々の契約となります。） ※ 温度管理システム対応の冷機器の通信にはコンバータが必要です。 ※ コンバータと親機が離れている場合、コンバータを中継機として増設する必要があります。 ※ 冷機器を複数台接続時には通信ハブを使用してコンバータに接続します。 ※ 冷機器の庫内に子機を設置する際は、庫内温度の設定を－20℃までにして下さい。

解決できる課題

• 人手不足解決
• HACCP対策
• 自動化
• IoT、DXの活用
• 生産効率改善
• ペーパーレス
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Airlake Forecasting

「Airlake Forecasting」は、DATAFLUCTがこれまでのデータ分析事業で培った高度な予測モデル構築の知見を、誰でも簡単に利用できるようにしたサービスです。 「Airlake Forecasting」画面イメージ 1．専門知識不要・3ステップで簡単予測 モデル構築：予測したい項目（売上・来客数など）の条件を入力し、お手持ちの関連データをCSV形式でアップロードするだけ。AIが自動で最適な予測モデルを構築します。 モデル評価：構築されたモデルの予測精度や、予測に影響を与えた要因などを分かりやすいレポートで直感的に確認できます。 予測実行：利用するモデルを選択し、予測に必要なデータをCSV形式でアップロードするだけで、AIによる高精度な予測結果を迅速に得られます。 2．高精度なAI予測モデルを手軽に利用可能 データの欠損や異常値の除去、最適な学習期間設定といった、専門知識が必要なデータ前処理工程をAIが自動で実行します。 これにより、社内にデータサイエンティストがいない企業でも、質の高いAI予測をすぐに始めることができます。 また、導入後にさらに高度な予測モデルを構築したい場合や、予測結果を別の業務に連携する（発注最適化・シフト最適化など）などのニーズが発生した場合には、プランの切り替えで柔軟に対応可能です。 3．月額5万円からの低価格でスモールスタート 「Lite」プランでは月額5万円（税別）からという、導入しやすい価格設定を実現しました。 企業の成長やニーズの変化に応じて、より高度な予測モデルの構築や、予測結果を基幹システムと連携させる（例：自動発注、配送最適化など）といったカスタマイズが可能な上位プランへのアップグレードも柔軟に対応可能です。 4．幅広い予測ニーズに対応 「適正在庫の予測」「来客数の予測」「生産計画の作成」「売上予測」など、多様なビジネスシーンでの予測業務に活用できます。 ＜ユースケース＞ 適正在庫の予測：来月の売れ筋商品を予測し、適切な在庫量を確保。 品切れによる機会損失、過剰在庫によるコスト増を削減。 来客数の予測：時間帯や曜日ごとの来店数を予測。 人員配置の最適化、顧客満足度の向上に貢献。 生産計画の作成：原材料の需要を予測し、最適な生産量を計画。 リードタイムの短縮、在庫コストの削減に貢献。 売上予測：過去の売上実績や販促情報、外部データから将来の売上を予測。 原材料・シフト等のリソース最適化や事業計画の立案に活用

解決できる課題

• 利益率改善
• 経費削減
• 人手不足解決
• コスト削減
• 自動化
• IoT、DXの活用
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