物流最適化ソリューション
JDSCは工場や物流倉庫で取得した属性の異なる多様な情報をデータ化し、統合管理することで、倉庫や工場での業務を可視化。労働力不足の時代に適応した新しい働き方を提案しています。
3.09
ろじなび 倉庫内業務可視化 10位
※サービス提供会社掲載情報
機能一覧
データ連携
| 連携機能 | 自社WMS・荷主WMS・TMS・バース管理・ドライバー手配システムとのデータ連携に対応。API連携・CSV連携・画像解析・異なるソースの統合など多様な連携方式をサポートする |
作業管理
| 作業登録機能 | カスタマイズ開発で対応 |
| 作業者配置状況チェック | 動態・庫内移動履歴・要員シフト・作業別工数などのデータをリアルタイムで取得し、ダッシュボードで作業者の配置状況を可視化する |
分析・レポート
| 生産性・収支実績レポート | Wodom!が統合したデータをBIツールと連携し、生産性・収支実績をレポート形式で出力する。可視化・予測・最適化の3層構造で業務効率を継続的に分析・改善する |
| シミュレーション機能 | 受発注データや生産計画をもとにAIが最適人員数・保管スペース・トラック台数を算出するシミュレーションを提供する |
| 荷主/工程別のグルーピング | 荷役系・倉庫系・輸送系の各領域でデータを工程別・荷主別にグルーピングし、領域ごとの最適化分析を実施する |
収支管理
| 割増賃金設定 | カスタマイズ開発で対応 |
| 間接費用設定 | カスタマイズ開発で対応 |
| 売上数量登録 | カスタマイズ開発で対応 |
| 収支実績レポート | demand insight®との連携により、在庫コスト・欠品コストを含む収支実績をレポート化する。需要予測から在庫計画・コンテナ計算まで一気通貫でアシストする |
導入事例
センコー株式会社
課題:
・熟練職長の経験に依存した工数算出方式による人材育成難
・物流量変動への対応効率化課題
解決策:
過去5年間の業務データをAIで分析し、工数予測アルゴリズムを開発。WMS連携によるリアルタイム進捗管理機能を実装
結果:
待機時間を原資とした14%の工数削減を達成
料金体系
- 初期費用: 要問い合わせ
- 月額料金: 要問い合わせ
- 追加費用: 要問い合わせ
JDSC
UPGRADE JAPAN - AIでデータの真価を解き放ち産業の常識を塗り替える
会社概要
株式会社JDSCは2013年に一般社団法人として発足し、2018年に株式会社化した東大発のAI企業です。「Upgrade Japan」を使命とし、製造・物流・エネルギー・ヘルスケアなどの基幹産業を中心に、AIとデータサイエンスを活用した産業横断的な課題解決に取り組んでいます。コンサルタント・データサイエンティスト・エンジニアが三位一体となり、戦略策定からAIアルゴリズム開発、システム実装までを一気通貫で提供しています。
設立: 2018年
従業員数: 223名（2026年4月時点）
資本金: 756百万円
売上: 23,055 百万円（2025年6月期）
代表者: 代表取締役CEO 加藤 エルテス 聡志
代表取締役COO 佐藤飛鳥
2026年7月更新
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