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◆「利益に直結」したAI活用サービスの提供◆
デジタル化、AI構築に多額の費用を投資しても、 収益が上がらなければ意味がありません。
JDSCは従来の人月単価に基づいた請求から決別し、 成果に基づいたコミッション請求により、クライアント企業の利益貢献にコミットするプロフェッショナル集団です。
アプリケーション開発を通して、需要予測・異常検知・物流最適化・教育・在庫最適化・与信評価・言語／画像認識など多岐にわたる課題に取り組んでいます。
◆これまでの事業実績例とメディア掲載◆
◇AIやデータサイエンス、機械学習を社会実装するために、さまざまな企業と協業をしています。
最新の取り組みは、当社プレスリリースをご覧ください。
https://jdsc.ai/news/
＜最近の取り組み＞
・JERAとJDSCが太陽光発電の発電電力量を高精度で予測するシステムを共同開発
・ディーエムエスとAIを活用したダイレクトメール送付先選定ソリューションを共同提供
・センコーと物流倉庫作業工数の削減にむけ「AI職長プロジェクト」のパイロット運用を開始
〜経験と勘にAIを組み合わせ、意思決定の標準化・高度化を実現〜
・AI活用による在庫・欠品削減効果を低コストで検証できる「JDSC 過剰在庫・欠品削減シミュレーション」を提供開始
・三井物産と船舶の生涯価値向上に貢献する合弁会社を設立
・パーソルグループとAIと自動搬送ロボット活用による工場・物流倉庫業務の生産性向上に向けた共同研究を開始
・イオントップバリュの輸入発注業務に、demand insight® が導入され、倉庫在庫の改善と、作業時間の約60%を改善
◇需要予測
商品の売上を正確に予測することで、欠品による売上機会損失を防ぎ、過剰生産による廃棄費用・保管費用を削減することを行いました。自社データからだけでは正確な予測ができない場合でも、JDSCが保有する景気情報・消費情報や、SNS上のビッグデータ解析を組み合わせることで人力での予測を超える予測精度を実現しています。
事例：大手消費財企業で、予測のブレを人力予測の7割に抑えることに成功
◇不在配送の削減
不在配送は全配送の２割近くを占め、数千億円のコストを生んでいます。2020年までに全戸配備されるスマートメータから得られる電力データを元に、人工知能が配達先の現在~将来の在不在を予測することで、不在を回避し、在宅と配達時間をつなげています。開発アルゴリズムを用いた実際の配送実験で不在配送が９割近く減少しています。
◇日経新聞 1面にて、大きく取り上げられました。
宅配時不在なくせ 東大発など2社、AIで商用化 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO39181040Q8A221C1FFR000/
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