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食品保存料・衛生材料・日用品に使用できるアミノ酸由来の天然カチオンポリマー。天然微生物が生産する発酵製品なので安全な素材です。
- 日持ち向上剤
保存料ポリリジン／食中毒防止に貢献する発酵ポリアミノ酸のご紹介
食中毒を防止する天然由来の保存料ポリリジンについて、判りやすく解説した資料をお届けしています。 ε-ポリリジン（以下、ポリリジン）は食品保存料として広く使用されているアミノ酸由来の保存料です。 ポリリジンを添加することで、食中毒の原因となる微生物の生育を防止することができます。 毎年、微生物による食中毒は問題となっており、度々ニュースでも取り上げられています。一見、腐敗しているように見えない食品でも、生育環境が整えば、微生物は一気に増殖しているケースがありますので注意が必要です。 見た目がきれいでも菌による汚染が進行し、食中毒の危険が潜んでいます。製造工程での衛生管理、適切な温度等での保管に加え、保存料ポリリジンを適切に使用することで、より効果的に食品の安全を守ることができます。 【特長】 ■天然微生物により、国内で発酵生産された安全な素材（遺伝子組換え生物ではない） ■天然の発酵物なので良いイメージを付与 ■食品保存料として既存添加物名簿に収載 ■安心な国産製品です ※お気軽にお問い合わせください。
海外取引の不安は「通関・配送」で止まります。よくある疑問を先回りして、問い合わせと失注を減らす情報ページを設計します。
- その他
同じ英語でも、国が違えば刺さる訴求は変わります。国別LPで“現地の検討軸"に合わせて問い合わせを増やします。
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英語SEOは「英訳」ではなく「市場×検索意図×構造設計」です。海外で見つかり、AIにも推薦される土台を作ります。
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多言語サイトは“更新設計"で崩れます。CMSの構造・権限・翻訳フローを設計し、運用が止まらない体制を作ります。
- その他
AI予測の仕組みや具体的な活用事例、そしてAIツールの比較を通じて、事業運営に最適なAI予測のアプローチ方法を見つけます
- その他運用管理ソフト
多品目・多拠点の発注を標準化する 需要予測AI活用
多品目・多拠点で発注業務を担う現場では、 ・品目ごと・拠点ごとに異なる需要動向 ・Excelや属人的な判断に依存した発注 ・全体最適が見えず、欠品・余剰在庫が発生 といった課題が日々発生しています。 特に品目数や拠点数が増えると、発注量を勘や経験、過去実績だけで判断することは困難になり、「属人化」「担当者依存」「比較不可能」といった壁が顕在化します。 こうした課題を解決するためには、発注量を最適化する以前に、拠点・品目ごとの需要を正しく把握し、根拠ある予測を行うことが重要です。 本セミナーでは、AI需要予測を用いて、発注判断の標準化・最適化につなげる方法を具体的な考え方と実務ベースの事例で解説します。 詳しくは、以下の概要ページからご確認ください。 https://aicross.co.jp/deep-predictor/seminar/seminar-260226/
海外で“ブランドとして選ばれる"ために。世界観×信頼×回遊で、問い合わせにつながる多言語ブランドサイトを構築します。
- その他
売上予測の基本からエクセルを用いた計算方法までを徹底解説！売上予測の精度を高めるためのポイントがわかる
- その他運用管理ソフト
多品目・多拠点の発注を標準化する 需要予測AI活用
多品目・多拠点で発注業務を担う現場では、 ・品目ごと・拠点ごとに異なる需要動向 ・Excelや属人的な判断に依存した発注 ・全体最適が見えず、欠品・余剰在庫が発生 といった課題が日々発生しています。 特に品目数や拠点数が増えると、発注量を勘や経験、過去実績だけで判断することは困難になり、「属人化」「担当者依存」「比較不可能」といった壁が顕在化します。 こうした課題を解決するためには、発注量を最適化する以前に、拠点・品目ごとの需要を正しく把握し、根拠ある予測を行うことが重要です。 本セミナーでは、AI需要予測を用いて、発注判断の標準化・最適化につなげる方法を具体的な考え方と実務ベースの事例で解説します。 詳しくは、以下の概要ページからご確認ください。 https://aicross.co.jp/deep-predictor/seminar/seminar-260226/
農業、工場、ビルなどのオートメーションに、Modbus RS485をLoRaWANへコンバート可能
- コントローラ
PSI管理の基本から、エクセルの限界、そして効率的なPSI管理のためのシステム導入までがわかる
- その他運用管理ソフト
多品目・多拠点の発注を標準化する 需要予測AI活用
多品目・多拠点で発注業務を担う現場では、 ・品目ごと・拠点ごとに異なる需要動向 ・Excelや属人的な判断に依存した発注 ・全体最適が見えず、欠品・余剰在庫が発生 といった課題が日々発生しています。 特に品目数や拠点数が増えると、発注量を勘や経験、過去実績だけで判断することは困難になり、「属人化」「担当者依存」「比較不可能」といった壁が顕在化します。 こうした課題を解決するためには、発注量を最適化する以前に、拠点・品目ごとの需要を正しく把握し、根拠ある予測を行うことが重要です。 本セミナーでは、AI需要予測を用いて、発注判断の標準化・最適化につなげる方法を具体的な考え方と実務ベースの事例で解説します。 詳しくは、以下の概要ページからご確認ください。 https://aicross.co.jp/deep-predictor/seminar/seminar-260226/
金属探知器・Ｘ線装置で持ち込み制限や異品の購入検知など様々な場面で活用
- オシロスコープ
- X線検査装置
- 分析機器・装置