更新日： 集計期間:2026年08月19日～2026年09月15日
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40種のトルクレベル、7種のフラッシュレベル、デュアルスピードを搭載！
農業分野において、収穫量の予測は、計画的な生産と効率的な資源配分に不可欠です。正確な収穫予測のためには、作物の生育状況を詳細に把握し、適切なタイミングで必要な作業を行う必要があります。しかし、従来の計測方法では、手間と時間がかかるという課題がありました。RTS(レスポンシブ タイトニングシステム)は、精密なデータ収集と分析を可能にし、収穫予測の精度向上に貢献します。 【活用シーン】 ・作物の生育状況のモニタリング ・収穫時期の予測 ・収穫量の最適化 【導入の効果】 ・収穫量の最大化 ・作業効率の向上 ・無駄な資源の削減
7種類のみだった感情の種類を22種類に細分化！表情と目の動きによるリアルタイム感情予測ができます
株式会社ロボケンは、脳科学に触発されたAI開発を行っております。 『ニューロAI』は、企業の人事戦略の質向上に貢献します。 表情と目の動きによるリアルタイム感情予測を、従来技術では7種類のみだった 感情の種類を22種類に細分化して実現。 脳波解析を組合わせることで、感情分析の高精度化も可能になります。 【特長】 ■表情と目の動きによるリアルタイム感情予測 ■脳波解析を組合わせることで、感情分析の高精度化も可能 ■HR以外の各領域の市場規模、成長性、ニーズにより優先順位を 付けて幅広く展開 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
未来の浸水リスクをAIで予測し、安全を確保する
浸水AI予測システムは、大雨発生時に最寄りの河川の水位を予測し、氾濫のリスクを評価する高度なAIシステムです。地方自治体や保険会社など、多様なシナリオに基づく対策計画をサポートします。システムは地形データ、河川水位データ、雨量データなどを活用し、強化学習により継続的に予測精度を向上させます。直感的な操作とシンプルな導入プロセスで、即時に効果を期待できます。これにより、避難指示の迅速化や水害対策の強化が実現し、安全な社会を築く一助となります。 【課題】 ●大雨発生時に最寄りの河川がいつ頃どのくらいの水位になるか予測が難しい ●最寄りの河川にどの程度の雨が降ると氾濫してしまうかの情報がない ●河川の氾濫時に建物の浸水程度や時間が分からず、避難タイミングが判断しづらい 【特徴】 ●最新の技術を駆使した高度な予測 ●浸水リスクを直感的に理解できるビジュアルデータ ●様々なシナリオに基づく対策計画のサポート ●強化学習による継続的な精度向上 【導入方法】 （1）地形、河川水位、雨量データをインプット （2）浸水、水位をシミュレーションをし分析 （3）防災対策を提案し、避難勧告を出す
地球環境の改善に貢献する省エネ・環境改善商品
エネルギー業界では、安定供給と効率的な運用のため、正確な需要予測が求められます。特に、再生可能エネルギーの導入拡大や電力市場の変動に対応するためには、精度の高い予測が不可欠です。不確かな需要予測は、供給過剰や不足による機会損失、設備投資の非効率化につながる可能性があります。株式会社SML-Technologyは、環境改善を目的とした「ものづくり」を通じて、社会に貢献できる会社を目指しており、省エネ・環境改善商品の開発・販売を行っております。当社の製品は、これらの課題解決に貢献できる可能性を秘めております。 【活用シーン】 ・エネルギー需要の変動が大きい地域 ・再生可能エネルギーの導入が進むエリア ・電力需給の逼迫が懸念される時期 【導入の効果】 ・需要予測精度の向上による安定供給への寄与 ・無駄な電力消費の削減 ・設備投資の最適化
需要予測の精度向上と業務効率化を実現するIT活用
繊維・アパレル業界では、市場のトレンド変化や季節変動に対応した需要予測が、在庫管理や生産計画の最適化において重要となります。 特に、需要の変動が大きいアパレル分野では、正確な需要予測が欠かせません。 不確かな需要予測は、過剰在庫や品切れによる機会損失につながる可能性があります。 当社のIT活用支援は、データに基づいた精度の高い需要予測を可能にし、これらの課題解決に貢献します。 【活用シーン】 ・トレンド分析に基づく需要予測 ・過去の販売データと市場動向の統合分析 ・季節変動やイベントを考慮した予測モデルの構築 ・在庫最適化と生産計画への反映 【導入の効果】 ・在庫ロスの削減 ・機会損失の低減 ・生産効率の向上 ・顧客満足度の向上
