IoT人気記事ランキング|浜松倉庫とゑびやが取り組む再現性のあるDX ーUCHIDAビジネスITフェア2024など[10/29-11/3]

先週IoTNEWSでPVの高かった記事を、週間ランキング形式で紹介します。

1位 浜松倉庫とゑびやが取り組む再現性のあるDX ーUCHIDAビジネスITフェア2024

2024年10月18日、毎年秋に開催される内田洋行のビジネスITフェアが、今年も開催された。今回は、「デジタルでつながるビジネスの未来」をテーマに、さまざまな業種や分野で業務変革に取り組む企業の最新事例、DXの実現方法、そして最新のソリューションが紹介された。

本稿では、「DXの到達点~DXセレクション受賞企業が語る、再現性のある取り組み~」と題し、経済産業省がすすめるDXセレクションの取り組みにおいて、その受賞企業である「浜松倉庫」「ゑびや」のDX実現の成功事例や推進策について語られたセミナーの内容を紹介をする。

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2位 ネットワンシステムズ・オムロン・明治電機工業、イノベーションセンターで「次世代無線共創プロジェクト」を開始

ネットワンシステムズ株式会社は、オムロン株式会社、明治電機工業株式会社と共に、2023年5月に開設した「イノベーションセンターnetone valley」で、「次世代無線共創プロジェクト」を行った。

このプロジェクトでは、ローカル5GとWi-Fi6の無線技術を活用した、AMR(自律移動ロボット)の自律走行やPLCタグデータリンク通信の検証を行った。

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3位 日本のものづくりをモデル化し海外展開を目指すこれからの10年 ーIVI公開シンポジウム2024 Autumn 西岡靖之氏 講演レポート

IVIが「IVI公開シンポジウム2024 -Autumn-」が2024年10月10日に開催された。

今回は、「日本の強みを考えるーこれまでの10年・これからの10年ー」と題し、現在の課題に対する新たなIVIのグローバル標準や、この先10年かけてIVIが実行したいことなどについて、IVI理事長 法政大学教授 西岡靖之氏より語られた。

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4位 【Japan IT Week秋】アムニモの新製品や新サービスが勢ぞろい AIエッジGWや総合ビデオ監視ツールなど

Japan IT Week秋でのアムニモブースは、「IoTエッジコンピューティングExpo」のA12-54の位置となる。アムニモブースに足を運んで欲しい。

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5位 NTTデータ、AIエージェントを活用し新たな労働力を提供する生成AIサービスを提供開始

株式会社NTTデータは、オフィスワーカの生産性向上、付加価値業務へのシフトへ向け、生成AI活用コンセプト「SmartAgent」に基づき、新たな生成AIサービスの提供を開始する。

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6位 ダイキン工業、エアコン修理受付にAI自動化システム「[CAT.AI](http://cat.ai/) CX-Bot」を導入

空調機器メーカのダイキン工業株式会社(以下、ダイキン)では、コールセンタへの問い合わせ件数は年間180万件にのぼり、エアコンに関する修理受付やトラブル時の対応といった問い合わせは、冷房を使い始める夏前の6月頃から夏にかけて特に集中する傾向にある。

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7位 大丸有協議会、低速自動走行モビリティ3台を同時走行する実証実験を実施

一般社団法人大手町・丸の内・有楽町地区まちづくり協議会(以下、大丸有協議会)は、ゲキダンイイノ合同会社と連携し、2024年10月28日から11月6日までの間、新しいモビリティサービスの実現へ向け、低速自動走行モビリティ(歩行支援型モビリティ)の3台同時走行の実証実験を実施する。

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8位 日立、24時間河川水位や洪水を予測するシステムを秋田県に納入

株式会社日立製作所(以下、日立)は、秋田県から河川の水位や洪水を24時間連続リアルタイムで予測するシステムを受注し、同県において2025年春から運用が開始される予定であることを発表した。

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9位 NEC、無償利用可能な人工衛星画像とAIを活用し水管橋の異常点検に関する実証実験を実施

日本電気株式会社(以下、NEC)は、2024年6月から9月にかけて、無償利用可能な人工衛星画像とAIを活用し、札幌市水道局が管轄する水管橋の異常点検に関する実証実験を実施した。

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10位 チューリングが完全自動運転開発のための専用計算基盤を公開、同計算基盤により自動運転モデル「TD-1」を開発

Turing株式会社(以下、チューリング)は、完全自動運転を実現するための専用計算基盤「Gaggle Cluster(ガグルクラスター)」の構築を完了し、運用を開始したと発表した。

「Gaggle Cluster」は、96基のNVIDIA H100 GPUを搭載したチューリングの専用計算基盤だ。NVIDIA InfiniBand/NDR400を用いたネットワークにより、大規模AI学習で複数のGPUを同時に使用する際にボトルネックとなっていたサーバ間の通信速度の制約を最小化している。

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