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27件の事例 / 全1942件 定量効果あり

関西電力

2026

DX・AI戦略を策定し、AIを全業務プロセスに組み込む方針を発表。設備異常検知AIの提供や燃料運用最適化など多領域でAI活用を推進。

エネルギー・インフラ 社内ナレッジ検索・共有生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

関西電力(OpenAI連携DX)

2025

OpenAIとの戦略的連携を開始し、ChatGPT Enterpriseを全社員約8,300名に導入。2018〜2024年度にDX案件610件のPoCを実施し473件を実用化するDX推進力を活かし、生成AI活用を全社推進。

全社員約8,300名にChatGPT Enterprise導入、DXのPoC610件中473件実用化
エネルギー・インフラ 文書作成・レポート生成生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)AIエージェント

JERA

2025

JERAは国内全26カ所の火力発電所にAI運転管理システムを導入し、不具合対応の作業時間を約7割削減。生成AIを活用した発電所ノウハウ検索システム「EKA」も運用開始している。

不具合対応の作業時間を約7割削減
エネルギー・インフラ 社内ナレッジ検索・共有生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

Suncor Energy(サンコーエナジー)

2024

カナダのオイルサンド大手Suncor Energyは、AVEVA製のAI予知保全を2017年から導入し、設備故障を最大6週間前に予測。Mildred Lake鉱山では自律トラックのAIディスパッチシステムも運用し、トラック配置・給油・ダンプステーション割当を自動化。

3,700万カナダドルのコスト削減、故障を最大6週間前に予測、自律トラックフリートの運用
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

EDF(フランス電力)

2024

フランス電力EDFはMistral AIと提携し、原子力発電所の保全業務・エンジニアリング・EPR2建設支援に生成AIを導入。原子炉制御系には適用せず、非クリティカルプロセスでのAI活用を推進。2024年に11基の原子炉を前倒しで再接続。

2024年にフランス原子力発電量358-364TWh(目標上方修正)、11基の原子炉を予定前に再接続
エネルギー・インフラ 社内ナレッジ検索・共有生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

Orsted(オーステッド)

2024

デンマークの再生可能エネルギー大手Orstedは、SparkCognitionのRenewable SuiteをAI予知保全として米国の5.5GWの風力・太陽光・蓄電設備に導入。洋上風力タービンの故障率を34%削減し、年間約1,200万ユーロのコスト節約。

5.5GW設備に展開、洋上風力タービン故障率34%削減、年間約1,200万ユーロのコスト節約
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

Halliburton(ハリバートン)

2024

HalliburtonはADNOC・AIQと連携し、世界初のAI自律坑井制御ソリューション「RoboWell」を開発・投入。ガスリフト井戸を自己調整する初のAI制御プロセス制御ソリューションで、自律的に生産量を最大化。

ガスリフト井戸の生産量自律最大化
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 AIエージェント最適化・シミュレーション

Baker Hughes(ベーカー・ヒューズ)

2024

Baker HughesはRepsolと連携し、AI自動化油田生産ソリューション「Leucipa」に生成AI機能を追加。自然言語処理によるリアルタイム推奨と予測分析で油田操業を最適化。数百のプロジェクトで検証済みのアルゴリズムを搭載。

数百のグローバルプロジェクトで検証済み、予知保全によるダウンタイム削減
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

Linde plc(リンデ)

2024

産業ガス世界最大手Lindeは、空気分離装置(ASU)フリート全体にML最適化を展開し、オフピーク時のコスト最小化のために生産スケジュールを動的に調整。2024年に64の新規プラント建設を含む59件の長期契約を締結。

2024年営業利益率29.5%(前年比190bp改善)、2024年に64プラント建設を含む59件の長期契約締結
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

コスモエネルギー(Cogniteデジタルプラント)

2024

コスモ石油が製造業特化型データプラットフォーム「Cognite Data Fusion」を製油所に導入し、生成AIによるデジタルプラント化を推進。プラント運転データの統合分析と予兆保全を実現。

2024年5月から導入開始、デジタルプラント化を推進
エネルギー・インフラ 設計・R&D生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

東京ガス(熱源機器最適制御AI)

2024

エイシングと共同で熱源機器の最適制御AIを開発。東京都のGX関連産業支援事業にも採択され、TAKANAWA GATEWAY CITYへの導入も決定。エネルギー効率の最適化とCO2削減に貢献。

東京都GX支援事業採択、TAKANAWA GATEWAY CITYに導入決定
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

ドミニオン・エナジー(Dominion Energy)

2024

AI予知保全・グリッド最適化・需要予測で電力網の効率を向上。バージニア州を中心に数百のAIデータセンターに電力を供給し、年間5.5%の需要成長に対応するため2024年に123件の送電プロジェクトを完了。2039年までに電力需要倍増を見込む統合資源計画を策定。

2024年上半期に123件の送電プロジェクト完了、約90マイルの送電線新設・再建、13の新変電所
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

オリジン・エナジー(Origin Energy)

2024

AIが仮想発電所「Loop」の130MW以上の分散型エネルギー資産をクラウド経由でリアルタイムに統合管理。天候予測・使用データ・市場トレンドを分析し、太陽光アセスメントにはGoogle Cloud衛星画像AIも活用。

130MW以上の分散型エネルギー資産をAI管理
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ファースト・ソーラー(First Solar)

2024

ルイジアナ州にAI搭載の3.5GW太陽光パネル製造工場を開設し、コンピュータビジョンと深層学習で製造中の欠陥を自動検出。予知保全やエネルギー予測にもAIを活用し、太陽光製造業のAI化を推進。

3.5GW規模のAI搭載製造工場を新設
製造業エネルギー・インフラ 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

ウッドサイドエナジー(Woodside Energy)

2024

AI設備保全ツール「Maint Intel」を北西シェルフプロジェクトに導入し、最適なメンテナンス頻度をAIが推奨。AWSとの連携でモデル処理時間を5日から2時間未満に短縮。LanzaTechへの5,000万ドルのAI駆動型炭素回収投資も実施。

モデル処理時間を5日から2時間未満に短縮
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

日揮ホールディングス(AI異常検知)

2024

NECの「インバリアント分析」AI技術とプラントエンジニアリングノウハウを組み合わせ、プラント全体の時系列運転データ解析による異常検知の自動化を実現。深刻なトラブルの未然防止とダウンタイム削減に貢献。

プラント全体の異常検知自動化、ダウンタイム削減
製造業エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

首都高速道路

2024

データプラットフォーム「i-DREAMs」の拡充とAI・ドローンを活用した点検技術の社会実装を推進する3カ年中期経営計画を策定。健全橋梁率94%を目標にインフラ維持管理DXを加速。

目標:健全橋梁率94%、3カ年で3,056億円の投資計画
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

ENEOS(製油所AI自動運転)

2024

川崎製油所で世界初の原油処理装置AI自動運転を稼働。24個の運転重要因子を常時監視しながら13個のバルブを同時操作し、手動を超える効率的運転を達成。

24個の運転重要因子監視、13個のバルブ同時操作、手動を超える効率達成
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

シェブロン(Chevron)

2024

シェブロンはHoneywellとの協業でAI搭載の分散制御システムを展開し、サプライチェーンの脆弱性を従来比45日早く検知。Publicis SapientとのAzureクラウド移行でデータ分析基盤も刷新した。

サプライチェーンの脆弱性検知を45日早期化
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全物流・配送最適化 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

シェル(Shell)

2024

シェルはC3.aiとMicrosoft Azureを活用したAI予知保全プログラムを全世界10,000台以上の機器に展開。非計画ダウンタイムを45%削減し、年間約4億ドルのメンテナンスコスト削減を実現した。

非計画ダウンタイム45%削減、メンテナンスコスト年間約4億ドル削減、設備稼働率93%→98%向上
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知