TOP >
ロジスティクス > アスクル、物流における複数の予測モデルを連携させるデータプラットフォーム「アスクル・シミュレータ」を発表
アスクル株式会社は、物流における個々の予測モデルを連携したシミュレーションを実現する独自のデータプラットフォーム「アスクル・シミュレータ」を発表した。まずは、事業所向けサービスにおける非在庫品から在庫品への切り替えによる売上改善予測モデル等の運用を開始した。
アスクルでは、「データレイク」「モデル」「可視化・シミュレーション」の3層からなるデータ・エコシステム「ASKUL EARTH」に取り組んできた。しかし、各モデルはそれぞれ最適化する指標が異なるため、「アスクル・シミュレータ」によって、複数の予測モデルを連携した全体最適化を目指す。
「アスクル・シミュレータ」は、「ASKUL EARTH」の最上層「可視化・シミュレーション(森林)」に位置する。
そして今後も、「アスクル・シミュレータ」へ新たな予測モデルを順次追加していくとしている。
IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。
企業向けAI活用虎の巻
AIによって「優秀な人材」の定義が変化したことを、どうみるべきか —AI時代の人材採...
まだ、生成AIのチャットボットで消耗しているの? ー自律的に動くAIエージェントが働...
AI時代の「中間管理職クライシス」 —部下がAIに相談する時代、上司の価値はどこに残...
AIに仕事を頼む技術 —なぜ「営業資料を作って」と頼むと失敗するのか?
生成AIは、使い手の「言語化能力」を暴く、リトマス試験紙
AIに「ゴミ」を食わせるな ーAIエージェントが賢くなるデータ、バカになるデータ
AIで業務を自動化する方法とは ーなぜ、ChatGPTを配っても仕事は減らないのか?
なぜあなたの会社で、生成AIが活用されないのか?どこで活用すべきか?
生成AI活用ガイド
フィジカルAI「10の誤解」とは?ガートナーの指摘から考える現場データを貯めた先の次...
「24時間働く分身AI」に何を任せるか?Muse・dotsに見るパーソナルエージェン...
AI導入の成果は効率化にとどまっていないか?「売上の方程式」で描く攻めのAIの地図
AIが攻撃に使われるとき防御側のAIは動くのか?NVIDIAら「オープンAI連合」に...
今更聞けない生成AIの選び方、自分の優先軸で選ぶための4つのチェックポイント
フィジカルAIが可能にする柔軟なロボットアームとは?製造業にとって現実的な選択肢にな...
フィジカルAIはどこまで来ているのか?導入判断の前に見るべき「現場データ」
AnthropicやOpenAIのAIが起こした事故に学ぶ、自社点検のための視点
熟練工の「勘」をAIに継がせるには ?「誰が」「どう」進めるかを5つのステップで整理...
シャドーAIという見えないリスク、現場の効率化と統制の溝をどう埋めるか