物流最適化ソリューション
JDSCは、AIとデータサイエンスを用いて物流関連のデータを分析し、最適化された業務運用を実現します。例えばセンコーとの共同プロジェクトでは、AIを用いた工数算出や人員配置の最適化を行っています。
4.21
ろじなび WES 4位
※サービス提供会社掲載情報
機能一覧
データ連携
| データ変換API | Wodom!（データ基盤SaaS）が自社WMS・荷主WMS・マテハン稼働情報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。重複データの自動削除・データ品質担保を実現する |
作業量予測
| 作業完了時間予測 | 業務管理システムに格納された受発注データや生産計画をもとに、AIが各場所の各作業で最適な人員を算出し、作業完了時間を予測する |
| 作業量予測 | 物量予測機能により必要人員数・保管スペース・必要トラック台数を予測する。受発注データ・生産計画をもとにAIが荷役系・倉庫系・輸送系の各領域で最適化を行う |
可視化
| 作業進捗モニタリング | 作業進捗管理を自動化する。ダッシュボードで作業状況をリアルタイム可視化し、日別・製品種別・雇用形態などさまざまな項目で進捗を確認できる |
| 作業可視化 | 動態・庫内移動履歴・搬送型ロボット・要員シフト・作業別工数などのデータを取得し、ダッシュボードで一元可視化する。Wodom!がデータ基盤として各種データを統合・クレンジングし、BIツールとの連携によるデータ活用を支援する |
最適化
| 人員配置最適化 | シフト作成・工数予測・生産性管理・進捗管理・作業員配置変更をAIで自動化する。個人の生産性がデータ化され、各種配置推奨に反映されるため、作業員が得意な作業に従事できる |
| 在庫ロケーション最適化 | 保管効率最適化・入荷プロセス最適化により必要保管スペースを最小化する。demand insight®による高精度AI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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