物流DXが「可視化」で止まっている方へ。
CoreFirst｜
既存システムはそのまま。
AIが現場へ、タスクを
直接届ける実行基盤
既存のWMS・ERP・マテハンに接続するだけで、AIが「誰が・いつ・何をやるか」を自動生成。Slack・Asana・LINE WORKSへ直接タスクを配信し、可視化で終わらせず実行まで一気通貫で繋ぎます。まずは2〜4週間のPoCから。
莫大なリプレイス（総入れ替え）は不要。2024年問題とCLO（物流統括管理者）設置義務化をクリアし、
現場の生産性と再現性を高速回転させる次世代プラットフォーム『CoreFirst』。
物流DXが「可視化」で止まり、
現場がブラックボックス化していませんか？
経営・DX推進・現場責任者それぞれが抱える「分断された痛み」。問題はデータ不足ではなく、見えていても現場が動いていないことです。
経営層（CEO/CFO・CLO）の痛み
2024年問題・CLO設置義務化への対応と、劇的なコスト削減の両立が見えない。
- 物流費削減の数値目標がKPIに紐づいていない
- CLO設置後の業務フローが整備できていない
- DX投資対効果が経営会議で可視化されていない
DX責任者・管理層の痛み
複数メーカーのWMSやマテハン機器が混在しデータが断片化。総入れ替えには莫大なコストと時間がかかる。
- ベンダーごとに異なるデータ形式で統合不可
- ダッシュボードが増えても現場に伝わらない
- PoCが立ち上がらず、進捗が止まっている
現場責任者（センター長）の痛み
アナログな手作業が多く、誰が何分かかっているか不明。現場に行かないと実態が分からず対応が後手に。
- ロボット停止理由が即座に分からない
- 指示が会議経由で遅延・伝達漏れが発生
- データはあるのに施策に繋がらない
これが実行の遅延・漏れ・ブラックボックス化を引き起こしています。
BIツールやダッシュボードの限界。
必要なのは「分析」ではなく「実行」です。
BIツールとの違いを、実際の現場で体感しませんか？
まずは2〜4週間のPoCから。既存システムはそのままで始められます。
総入れ替え不要。既存システムを繋いで、AIが動かす
ベンダーニュートラル（Vendor Agnostic）な設計
資産
先
システムの総入れ替え不要
既存のWMSやマテハン機器（メーカー問わず）をそのまま活かして統合。
莫大な初期コストを回避
リプレイス提案型ベンダーとは異なり、過去の投資を無駄にせず最速でDXを実現。
全体最適への橋渡し
バラバラだった「部分最適」のシステム群を、一つの知能レイヤーで繋ぎ合わせる。
既存システムを繋ぎ、AIが意思決定を自動化
統合基盤「インテリジェント・レイヤー」
インプット連携機能
インテリジェント・レイヤーを、自社の現場に導入してみる
WMS・ERP・マテハンの構成を教えていただければ、連携可能か即座にお答えします。
データ入力から実行連携までを一気通貫する5つの層
5 Layers Architecture
END-TO-END🧭 何が変わる？
「ダッシュボードで見る」から、タスクとして届くへ。判断→指示→実行のラグを短縮します。
🔌 既存投資を活かす
既存のWMS/マテハン/ERPを置き換えずに、上から統合して全体最適へ繋げます。
⚡ 実行まで一気通貫
施策生成（AI）→自動分解→外部ツール配信までを、同一基盤上で完結します。
リアルタイム・ダッシュボード
現場に行かずとも、全体像とボトルネックを瞬時に把握。
目標と実績のギャップ可視化
設定された目標値に対する達成度をリアルタイムに表示し、AIが介入すべき箇所を特定します。
施策実行状況の追跡
スマホやPCから、生成されたタスクが現場でどう消化されているかを一元管理。
データ品質の監視
エラー検知やデータ品質のスコア化により、AI推論の土台となる信頼性を把握。
| 連携先ツール | 本日生成タスク | ステータス | 処理速度 |
|---|---|---|---|
| 📋 Asana | 344 件 | 正常稼働 | |
| 💬 Slack | 128 件 | 正常稼働 | |
| 📱 LINE WORKS | 49 件 | 正常稼働 |
柔軟なデータ取込とマッピング
開発リソースを消費せず、月120万レコードを安定して処理。
柔軟な入力対応
既存のシステム環境（15種類以上のデータソース）に合わせた接続方式を選択可能。現場の負荷を最小化。
データマッピングと品質担保
必須項目の自動チェック、型変換を実装。AIが正しく学習できる品質を自動で担保。
ベンダーフリー接続
自社開発WMS、3PL、多様なメーカーのマテハン機器（自動倉庫、ロボット等）とシームレスに連携。
Engine Auto-Mapping
WMS/マテハンのデータマッピングと、
手作業のブラックボックス化解消
複数メーカーの独自データやバラバラな形式を、AI解釈可能な共通フォーマットへ自動型変換。
お客様側でのデータ整形や既存システム改修の手間ゼロ。
「誰が・どの手作業に・何分かかっているか」を分単位で可視化・蓄積し、属人化を完全排除。
AI施策生成と実行連携
「分析結果を見る」手間をなくし、「通知されたタスクをやるだけ」の状態へ。
目標ベースの施策自動生成
閾値に対する実績ギャップから、AIが最適な改善施策候補（例：「Bゾーンへ2名増員」）を自動提案。
実行タスクへの自動分解と外部連携
施策を「誰が・いつ・何をやるか」に分解し、Asana, Slack, LINE WORKS等へ直接出力。
脱・属人化
「あの人しか分からない」判断ロジックをAIが学習・形式化し、組織の資産として蓄積。
業務課題ごとに特化した4つのAIモデル
業界共通のプラットフォーム上で、自社にフィットしたAIモデルを選択・運用可能。
業務課題ごとに特化型AIモデルへ展開
業界共通のプラットフォーム上で、自社にフィットしたAIモデルを選択・運用可能。
導入事例：大手物流センター
ロボットと人のハイブリッド最適化
⚠️ 導入前の課題
- 複数ベンダーのWMS・マテハンが分断し、データ統合不可能
- ダッシュボードは整っているが、現場まで指示が届かない
- ロボット停止の原因分析に時間がかかり、対応が後手に
- PoCが進まず、DX投資が塩漬け状態
✅ CoreFirst導入後
- AIがボトルネックを自動検知し、Slackへタスクを即時配信
- CoreFirstがデータを自動統合、手動設定ゼロで運用開始
- 現場スタッフに「誰が・いつ・何をするか」が直接届く
- 2週間でPoC開始 → 3ヶ月で全社展開を実現
部分最適から全体最適へ。
実行まで繋がる物流DXを体感しませんか？
「既存システムを活かしたまま、どう連携できるか知りたい」「自社の現場課題に合うか相談したい」など、まずはお気軽にご相談ください。
※ ご相談・現状診断は無料です
「小さく始めて、大きく育てる」。
大掛かりなシステム移行リスクはゼロ
業務停止リスクを伴う全面リプレイスは不要です。現場の動きを維持したまま、スムーズに全体最適化へ移行します。
まずは小規模で、データ連携から「実行」まで繋がる手応えを最速で獲得。
特定部門での実運用を通じ、AIによるタスク実行と改善サイクルを現場に定着。
ベンダーの垣根を越え、部分最適から企業全体のサプライチェーン最適化へ。
よくあるご質問
CoreFirstについて、よくいただくご質問にお答えします。
CoreFirstとは何ですか？ ＋
CoreFirstは、既存のWMS・ERP・マテハンに接続するだけで、AIが現場へタスクを直接届けるAI物流実行基盤です。大規模なシステムリプレイスなしに物流DXを実行フェーズまで推進できます。「ダッシュボードで見る」から「現場が動く」へ、可視化で終わらない物流DXを実現します。
既存のWMS・ERPはそのまま使えますか？ ＋
はい。CoreFirstはベンダーアグノスティックな設計で、主要なWMS・ERP・マテハン機器（AGV・ソーター・コンベヤ等）と連携可能です。既存システムを活かしたまま導入でき、システムの総入れ替えは不要です。メーカーを問わず統合できます。
導入はどのように始められますか？ ＋
まず2〜4週間のPoC（概念実証）から始めることができます。その後、1〜3か月で部門展開、3〜6か月で全社展開という段階的な導入が可能です。業務を止めずにスムーズに移行できます。
BIツール・ダッシュボードとどう違いますか？ ＋
BIツールは「可視化・分析」までにとどまり、実行は人間が行うため判断ラグや属人化が発生します。CoreFirstはAIが分析結果をもとに改善施策を自動生成し、Slack・Asana・LINE WORKSなど現場ツールへ直接タスクを届けます。可視化で終わらず実行まで一気通貫で繋ぐ点が最大の違いです。
CLO設置義務化・2024年問題への対応はできますか？ ＋
はい。CoreFirstはCLO（物流統括管理者）が現場全体をリアルタイムで把握・指示できる基盤を提供します。データドリブンな意思決定と自動タスク配信により、人手不足・残業規制への対応と生産性向上を同時に実現します。
部分最適から全体最適へ。
実行まで繋がる物流DXを
体感しませんか？
「既存システムを活かしたまま、どう連携できるか知りたい」「自社の現場課題に合うか相談したい」など、まずはお気軽にご相談ください。