現場で聞き、
一緒に作ってきました。

AIの共同開発株式会社M.O.C様2024年4月〜2025年8月

予測を地図に出すだけでは、現場で使われなかった。廃油回収の予測 AI を共同開発して分かったこと

課題

回収先は5,000件超。「いつ行けばどれだけ回収できるか」は、ドライバーの方の手帳と経験に頼っていました。周期の長い回収先は、忘れやすいのが悩みでした。

やったこと

記録にある回収した日と量から、回と回のあいだを補って日ごとのたまり方を推定し、次に行く時期を出す予測 AI を作りました。

分かったこと

ドライバー1名・2週間の検証で、46件中37件は「行く時期」を示し、忘れていた回収先も思い出せました。一方、予測を見せるだけでは使われないことも分かり、「配車案まで作って、確定ボタンだけ押す形に」が次の要望になりました。

その先

この学びは、産廃向けの AI 配車「配車くん」の元の1つになりました。

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開発株式会社Schatz様2025年11月〜2026年8月

トラックのエンジン洗浄の効果を、データで見せる。案件・配車・洗浄レポートを1つにした業務システム

課題

Schatz様は、トラックのエンジンの燃料系を洗浄するサービスを、全国のグループの工場で広げようとしていました。日程の調整と車両の管理が人に寄っていたこと、洗浄の効果がお客さまに伝わりにくく売りにくいことが、広げるうえでの壁でした。

やったこと

営業・ドライバー・お客さまのそれぞれが使う Web アプリを開発しました。営業は空いている日程を見ながらその場で予定を提案し、ドライバーは当日の予定と必要な情報を1画面で確かめ、洗浄の前後の値を入力します。お客さまには、インジェクターの補正量、燃料の噴射量、DPF の差圧が洗浄でどう変わったかを1枚のレポートで見せます。

結果

2025年12月に、全国のグループの工場長の方々約40名の前でシステムを発表しました。2026年8月に受け入れのテストを終えて納品し、いまは Schatz様のエンジニアの方が運用しています。