産学連携プロジェクトとして共同研究に着手したと発表した。現状の物流センターにおける物量予測やスタッフシフトの調整は、予測と実体の乖離が頻繁に生じており、人員調整や募集対応に苦労している実体があった。外部データの分析から、物流センターにおける数年分の細かな内部データを掛け合わせ、AIテクノロジーを活用することで、日々変化する物量データを正確に予測し、物量に最適なスタッフシフトを自動調整していく。併せて従業員やチームパフォーマンスを把握していくことで、個人やチームにとっても最適なシフト調整を実現する。それにより物流センター長は、月・週単位の物量予測の作成、スタッフシフトの組み立て・工数管理や予算管理業務からの軽減を実現し、安心して計画的に勤務できる。故障予測等、物流を取り巻く様々な用途開発へとつながっており、先端テクノロジーを活用しながら就労環境や生活の改善に取り組む。