20260716

【プロジェクト事例】JR西日本様「鉄道構内作業計画の自動化・最適化システム」

20260605

【鉄道技術展・大阪2026レポート】鉄道計画をAIで最適化する「ReNom RAILWAY」を出展しました

20260518

【プロジェクト事例】九州電力様「日次需給計画最適化システム」

暮らしと経済に大きく関わるサプライチェーン。
原材料の仕入れから製品の生産、そして私たちの手元に商品が届くまで、
各拠点で熟練の技術者たちが、日々変動する様々な要素を考慮しながら
膨大な労力をかけて計画業務を運用しています。
グリッドは、サプライチェーンに関わる全てのオペレーションを
AIによって最適化し、暮らしを支えます。 

納期遵守を実現しながら業務効率化。生産に必要な材料・部品・原料の調達について、「いつ、どの材料を、どの量で、どのサプライヤーから、どの拠点に調達するか」をAIによって最適化。

example1

調達計画

配合最適化による品質向上。原材料在庫、製品在庫、製品需要など日々変動する要素を考慮しながら、原材料について「どの程度の量で、どのように組合せるのか」の最適な配合計画をAIによって導き出します 

example2

 配合計画

収益最大化を実現し業務を効率化。生産計画のなかでも、特に突発的な変動による計画修正が日々発生する小日程計画業務について、「いつ、どのように、どのラインで、いくつ生産するか」の生産計画を最適化します。

example3

生産計画

安定供給を実現しつつ輸送効率化。物流スケジュールに応じた積み揚げの順序やルールを考慮し「どの製品を、どの順序で積載するか」、積み荷計画を最適化します。

example4

積載計画 

scm top

現場のオペレーションをデジタルツイン上に再現緻密に再現されたデジタルツインによって、あらゆる状況下での行動を試すことが可能に

solution1

シミュレーション

シミュレーター上で、設定したKPIに応じた最適なオペレーションをAIが導き出す

solution2

AI最適化

不確実な未来に備えて、複数の需要予測シナリオをAIが擬似生成。シナリオに対応した最適な計画を算出し、その結果を分析することでロバストな計画を立案可能に

solution3

シナリオプランニング

サプライチェーン・マネジメントの課題

突発的に発生する様々な変化に臨機応変に対応することは困難であり、時には生産ラインの停止を余儀なくされることがあります。不確実性の高い時代だからこそ、様々なリスクを事前に検討する対応力が求められています。

想定外のリスクへの対応

ドライバーの労働時間を規制する法律が2024年より施行されることで、１日の輸送可能時間が減少し、物流の停滞が発生しやすくなることが予想されます。ECサイトの利用増加により、複雑な物流網を必要とする小口配送が増加する中、より短時間での効率的な輸送が必要となります。

2024年問題

サプライチェーンにおいて拠点ごとに情報が管理され、拠点間で適切な情報連携がなされていない結果、仕入れから出荷までの全体を通しての最適化が難しい状況となっています。突発的な事象に迅速に対応するためにも、サプライチェーン全体での情報集約基盤の構築とこれによる情報連携が求められています。

連携不足

scm 02

製造・運輸×AI最適化

Manufacturing / Logistics

人や電力、交通インフラなど、
都市機能に必要な各オペレーションやデータをデジタルツイン上に再現。
分散していたデータを統合することで、都市を最適な姿へとデザインします。
グリッドは、都市が抱える環境や活気、利便性など様々な課題を解決し、
次世代の持続可能な都市づくりへとサポートします。


施設内のテナント配置を最適化することで、人流、売り上げを改善し施設全体の消費を最適化します

商業施設最適化

各店舗に即したターゲットを適切に誘導し、消費行動を促進させエリア全体の経済活性化に繋げます

消費購買最適化

利用者にとって最適な方法・タイミングで移動できるようエリア内の交通網を最適化します

配車最適化

感染予防や集客などの目的に併せて、携帯アプリやサイネージを駆使したインセンティブによって人流を制御します

人流最適化

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GRIDが取り組む課題

人流 、購買 、エネルギー、天候、交通情報など都市機能に必要なデータは分散しており、総合的なプラットフォームが確立されていないため、都市全体を最適化する余地が多くあります。

分散した都市データ

都市の活性化のためには、多くの人を呼び込み経済を活性化させる必要がありますが、一方で人の流れが多くなることで必要とされるエネルギーも増えていくことが予想されます。いかに、賑わいを創出しながら省エネ化を推進し環境負荷を軽減していくかが問われています。

賑わい創出と省エネ化の両立

スマートシティ構想の実現には、関係企業や対処すべき課題の多さから、莫大な導入コストがかかります。そのため、まずは費用対効果を分析するためのシミュレーションの重要性が高まっています。

莫大な導入コスト

city 02

都市交通・スマートシティ×AI最適化

City Traffic / Smart City

社会活動の原動力となる電力・エネルギー。
電力・エネルギーの安定供給の運用は、
熟練の技術者たちが日々変動する様々な要素を考慮しながら、
最良の運転計画を策定・実行することにより、守られています 。
グリッドは、電力・エネルギーに関わる
全てのオペレーションをAIによって最適化し、
人々の暮らしを支えます。


電力需要に応じた発電を実現するために、多様な特性を持つ発電タービン郡を起動、停止する運転計画のもとで発電設備が運転されています。電力は貯めることができないため、需要と供給が一致していなければなりません。非常に高度な制御スキルを必要とする電力需給計画業務をAIにより最適化することで、大幅な運転コストの削減が見込まれます。

電力需給計画

発電所で生み出された電力は、変電所や送配電設備を経由して消費者に送り届けられます。送配電網をデジタルツイン上に再現することで、送配電によって発生する電力ロスの最小化や、増設時の最適なルートシミュレーションによる設備投資の最適化が期待できます。 

送配電ルート計画

発電の燃料となる石炭を仕入れ拠点から発電所まで運搬するための配船計画。貯炭場の形式や積荷方法、海上輸送に関する多数の制約を満たしながら、発電所の燃料在庫を切らすことなく運搬するための配船計画が求められます。グリッドでは、調達、配船から積荷までを考慮した最適な計画策定をAIで自動化します。

燃料調達・積みつけ計画

電力業界を取り巻く課題

電力自由化により考慮すべき市場価格やその変動 タイミングが複数に跨ることとなり、発電計画立案の複雑性や計画策定に要する時間が増加しています。

市場の多様化

多くの化石燃料をエネルギー源とする電力業界では、再エネへの転換や省エネ化が期待されています。脱炭素化に向けて、いかにエネルギーを有効活用していくかが問われています。

脱炭素化の推進

国際情勢、自然環境等の変化に伴い資源の供給が不足する一方で、 エネルギー需要は増加し、著しく需給バランスが崩れています。こうした厳しい状況下で、いかに効率的に発電し安定供給を実現していくかが大きな課題です。

 安定供給

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電力・エネルギー×AI最適化

Power / Energy

物資やエネルギー資源を運搬する、物流の大動脈である海運業務。
熟練の技術者たちが多大な労力と時間をかけて、
日々変わりゆく天候や需給バランスを考慮しながら、
最良の配船計画を策定しています。

グリッドは、海運に関わる全てのオペレーションを
AIによって最適化し、暮らしを支えます。

石油などの化学製品から日用品など国内における貨物輸送の配船計画をAIによって最適化。船舶の運航効率や製品の積み付けバランス、航海時間や荷役時間を含めた船舶稼働時間など様々な制約条件を考慮した最適な計画をAIが立案します。


内航船配船計画

海外拠点を経由する外航船ならではの燃料補給拠点・タイミング、荷主側の購買契約ルールなどの制約条件を反映させたデジタルツインを設計し、最適な計画をAIが立案します。 

外航船配船計画 

発電の燃料となる石炭を仕入れ拠点から発電所まで運搬するための配船計画。貯炭場の形式や積荷方法、海上輸送に関する多数の制約を満たしながら、発電所の燃料在庫を切らすことなく運搬するための配船計画が求められます。グリッドでは、調達配船から積荷までを考慮した最適な計画策定をAIで自動化します。

燃料調達・積みつけ計画 

vessel top

海運業界を取り巻く課題

船舶の燃料には多くの石油由来エネルギーが使用されており、環境負荷軽減が課題となっています。一方で、他の輸送手段と比較しCO2排出量の発生がより少ない海上輸送の貨物量は今後増加していくことが予想されています。そのため、より一層の脱炭素化推進が業界として大きな課題となっています。

脱炭素化

国内貨物輸送の約４割を担う内航船では、人手不足が深刻な問題となっています。船員が減少していくと輸送船を削減せざるを得なくなり、輸送費の値上げ、ひいては物資の価格自体の高騰に繋がります。船員の確保と併せて、無駄のない効率的な配船によって輸送時間を短縮することが求められています。

人手不足

景気動向によって大きく収益が変わるため、安定的な収益構造への変革が求められています。洋上風力や船の海運用途以外の設備利用など、これまでの海運事業で培ったノウハウをもとにした新たな事業への参画が行われています。こうした新規事業を本格稼働する為の経営シミュレーションにも活用できます 。

景気動向による影響

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海運×AI最適化

Vessel

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株式会社 グリッド

グリッドは、「INFRASTRUCTURE＋LIFE＋INNOVATION」を企業理念として、テクノロジーを用いて社会インフラにイノベーションを起こし、インフラ全体の最適化を目指し、社会に貢献することをミッションに活動しております

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四電インタビュー

四国電力様：需給計画最適化「ReNom Power」導入事例

海運に関わる計画業務をAIで自動化・最適化を実現する「ReNom Vessel」についてのページです。
デジタルツインと最適化AIを融合し、複雑な計画業務のDXを可能とします。

ドメイン・海運

電力・エネルギーに関わる計画業務をAIで自動化・最適化を実現する「ReNom Power」についてのページです。
デジタルツインと最適化AIを融合し、複雑な計画業務のDXを可能とします。

ドメイン・エネルギー

株式会社グリッドの事業領域「製造・運輸」に関するページです。

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株式会社グリッドの事業領域「都市交通・スマートシティ」に関するページです。

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都市交通・スマートシティ

ReNom APPS for Industry SaaSは、電力・海運・サプライチェーンの3分野における現場オペレーションの最適化を実現するインダストリーSaaSです。 複雑な課題に対する高度なソリューションをスピーディに開発。最適化されたインフラの稼働計画をいつでも、どこでも、迅速に策定します。

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Blog

GRIDが提供するサービスの概要や活用例などの資料をダウンロードできます。

資料ダウンロード

【ウェビナー】迫る「2030年問題」。人が減る現場を、配置で守る〜数理最適化で変える 建設現場の人員計画〜

四国電力送配電向け「設備停止計画最適化システム」の本格開発を開始 ～PoCの結果を踏まえ、設備停止計画の調整業務を支援するシステムの本格開発に着手～

当社のAIを活用した電力系統運用支援システム「ReNom Power」を 北海道電力ネットワーク株式会社に提供し本番運用を開始

本田技研工業の国内四輪完成車物流向け 製品輸送網最適化シミュレーターを開発

FDEを軸に、業界横断の共創拠点「Future Design Lab」を始動

グリッド、JALエンジニアリングと 運航整備配員計画最適化プロジェクトを開始

電力業界向け生成AI「GeNom for Energy」をアップデート 〜トライアル利用企業の声を反映し、回答速度と検索機能を向上〜

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Quantum Computing

量子コンピュータ

石油元売業界において業界に先駆けて配船計画策定のAI最適化システムの開発を開始。船舶の運航効率や製品の積み付けバランス、航海時間や荷役時間を含めた船舶稼働時間など様々な制約条件を考慮しており、実業務に即した配船計画の立案が可能になる。実証実験では、既に計画策定時間、輸送効率も改善しており配船業務全体での効率化が可能となることを確認。

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石油製品内航船の配船計画最適化システムの開発

海運会社で世界最大規模となる約120隻の自動車専用船を対象とした、外航船配船計画を策定するAI最適化システムの開発を開始。船のスケジュール、船型、供給可能スペースなどの様々な条件を考慮しながら、GHG排出量削減も目指す。2024年の本格運用に向けて配船計画最適化AIエンジンを搭載したシステムを開発し、業務効率化とGHG削減に努めていく。

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世界最大規模となる約120隻の自動車専用船配船計画最適化

オムロン ヘルスケア株式会社様は、サプライチェーンの混乱や半導体不足による供給制約に対処するために、グリッドのAI技術「ReNom Plan」を活用した「予測振れ幅を考慮した受注量予測AIシステム」の開発によるデジタル化の推進を目指されています。このシステムにより、主要製品の受注量予測の平均誤差率が改善され、計画プロセスの進化が期待されています。

オムロン ヘルスケア様事例紹介ページ

omron

予測振れ幅を考慮した販売予測のAIシステム開発検証

経済的な電力需給計画を策定するシステムを開発し導入した。
高騰する燃料価格、脱炭素/GX、再エネ導入、電力自由化など、電力業界を取り巻く環境は年々複雑になっている。
複雑な事業環境に加え、ノウハウを持つ熟練の担当者の減少もあり、AIによる電力需給計画策定システムの開発に至った。
これにより、これまで人手では実現できなかった複数ケースの比較分析や、高速での計画立案作業が可能になった。
将来的には、継続的なエネルギー資源の有効活用、CO2排出量の削減など環境負荷削減への貢献も期待できる。

yonden

ReNom Power を活用した電力需給計画立案システムの導入

デジタルツイン・AI最適化技術を融合させた、大規模商業施設向け空調熱源制御最適化システムを開発。3つの商業施設における実証実験で、年間Co2排出量を最大16.3％、年間エネルギーコストを最大12.5％削減可能であることを確認。

kyuden

空調熱源制御最適化システムの共同開発

火力発電所と水力発電所を併用する電力会社で、発電効率の高い出力帯を使用しながら市場の需要とバランスの取れた発電計画を立案することが課題であった。技術検証時には、立案された計画が全ての制約条件を満たしながら、１日の運転コストを3%削減できる効率的な運転計画を実現。火力発電コストの低減と共ともにC O２削減への貢献も期待できる。

hokuden

火力・水力発電運転計画最適化システムの開発

44の食品製品を対象とした実装前検証では、販売数量の予測精度が約15%向上し、一部例外があるものの、製品全般で発注実績と同程度の発注計画策定が可能であることが確認できた。現在、実運用において販売機会損失・過剰在庫・発注頻度の低減などの運用改善が可能かを確認中。

Infrastructure+ Life+Innovation

Digital Twin & Optimization AI

ReNom APPS

Usecase

石油製品内航船の配船計画最適化システムの開発

世界最大規模となる約120隻の自動車専用船配船計画最適化

予測振れ幅を考慮した販売予測のAIシステム開発検証

ReNom Power を活用した電力需給計画立案システムの導入

空調熱源制御最適化システムの共同開発

火力・水力発電運転計画最適化システムの開発

福岡市中小企業等DX促進モデル事業として「AIによる発注計画の自動化」を検証

News

【ウェビナー】迫る「2030年問題」。人が減る現場を、配置で守る〜数理最適化で変える建設現場の人員計画〜

四国電力送配電向け「設備停止計画最適化システム」の本格開発を開始～PoCの結果を踏まえ、設備停止計画の調整業務を支援するシステムの本格開発に着手～

当社のAIを活用した電力系統運用支援システム「ReNom Power」を北海道電力ネットワーク株式会社に提供し本番運用を開始

本田技研工業の国内四輪完成車物流向け製品輸送網最適化シミュレーターを開発

FDEを軸に、業界横断の共創拠点「Future Design Lab」を始動

グリッド、JALエンジニアリングと運航整備配員計画最適化プロジェクトを開始

電力業界向け生成AI「GeNom for Energy」をアップデート〜トライアル利用企業の声を反映し、回答速度と検索機能を向上〜

【プロジェクト事例】JR西日本様「鉄道構内作業計画の自動化・最適化システム」

【鉄道技術展・大阪2026レポート】鉄道計画をAIで最適化する「ReNom RAILWAY」を出展しました

【プロジェクト事例】九州電力様「日次需給計画最適化システム」

Leading infrastructure and society to the next level

Infrastructure+ Life+Innovation

Digital Twin & Optimization AI

ReNom APPS

Usecase

石油製品内航船の配船計画最適化システムの開発

世界最大規模となる約120隻の自動車専用船配船計画最適化

予測振れ幅を考慮した販売予測のAIシステム開発検証

ReNom Power を活用した電力需給計画立案システムの導入

空調熱源制御最適化システムの共同開発

火力・水力発電運転計画最適化システムの開発

福岡市中小企業等DX促進モデル事業として「AIによる発注計画の自動化」を検証

News

【ウェビナー】迫る「2030年問題」。人が減る現場を、配置で守る〜数理最適化で変える 建設現場の人員計画〜

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【プロジェクト事例】九州電力様「日次需給計画最適化システム」

Leading infrastructure and society to the next level

【ウェビナー】迫る「2030年問題」。人が減る現場を、配置で守る〜数理最適化で変える建設現場の人員計画〜

四国電力送配電向け「設備停止計画最適化システム」の本格開発を開始～PoCの結果を踏まえ、設備停止計画の調整業務を支援するシステムの本格開発に着手～

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本田技研工業の国内四輪完成車物流向け製品輸送網最適化シミュレーターを開発

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電力業界向け生成AI「GeNom for Energy」をアップデート〜トライアル利用企業の声を反映し、回答速度と検索機能を向上〜