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20件の事例 / 全1942件 定量効果あり

GEヴァーノバ(GE Vernova)

2025

GEヴァーノバはAIによるインテリジェント電力グリッドに関する2本のホワイトペーパーを発表。GridOS Data Fabricで複数システムのデータを統合し、段階的な自動化アプローチで電力網の知能化を推進している。

2024年に71GWのグリッド対応容量を稼働、70以上の電力会社が参加
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Glencore(グレンコア)

2024

世界最大級の資源商社Glencoreは、CSA銅鉱山でAI駆動の鉱物検出・自動化採掘を導入。コモディティ取引ではアルゴリズム取引がQ4 2024の小麦先物利益の約45%を占め、AIベースのメンテナンス投資で設備稼働率を向上。

Q4 2024小麦先物利益の約45%がアルゴリズム取引、2024年総収入約2,309億ドル
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Neste(ネステ)

2024

フィンランドの再生可能燃料大手Nesteは、AI駆動の予測モデルでグローバル原料調達のコストとカーボン強度を最適化。シンガポール拠点の16億ユーロ拡張で再生可能燃料のアジア太平洋生産能力を倍増。

シンガポール拡張(16億ユーロ)でアジア太平洋生産能力倍増、再生可能製品販売量約390万トン(2024年)
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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

出光興産(タンクローリー配車AI)

2024

アクセンチュアと共同でAIと最適化モデルを活用したタンクローリー配車計画システムを開発し、12月から本格導入。1日約5,000件のオーダーに対する配車計画作成時間を25%削減。

配車計画作成時間25%削減、1日約5,000件・最大約1,800台のローリー管理
エネルギー・インフラ 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

北海道電力(ReNom Power)

2024

グリッドと共同で火力・水力需給計画最適化システム「ReNom Power」のAIエンジンを開発。火力発電の需給計画最適化で月間約6億円の燃料費削減効果を確認。

月間約6億円の燃料費削減効果(火力発電)
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・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

AES

2024

Andrew NgのAI FundとAI駆動型エネルギーソリューション開発で戦略提携。独自のFarseer AI発電予測・AMART市場自動化プログラムで初年度340万ドル、2023年に550万ドルの収益を創出し、再エネ・蓄電池管理の最適化を推進。

Farseer/AMARTプログラムで初年度340万ドル、2023年550万ドル、2024年800万ドル見込み
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

NEXCO東日本(AI渋滞予知)

2024

NTTドコモと共同でAI渋滞予知サービスを提供。携帯電話のビッグデータとAIを活用して渋滞を予測し、アクアラインか京葉道路かの最速ルートをリアルタイムで判定。

エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

京セラ(電力需給AI)

2024

AIを活用した需給管理システム「AEMS」を開発し電力事業者に展開。AIによる高精度な電力需給予測で再エネ活用と安定供給の両立を実現。

電力需給管理の自動化・高精度化
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・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

出光興産

2024

出光興産はアクセンチュアと共同で、AIと数理最適化を活用したタンクローリー配車計画作成システム「aIDEM」を構築。配車計画作成時間を25%短縮し、年間約3,500万KLの燃料配送を効率化した。

配車計画作成時間を25%短縮
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

北海道電力

2024

北海道電力はグリッドと共同で、火力・水力需給計画最適化システム「ReNom Power」のAIエンジンを開発。火力発電の需給計画最適化で月間約6億円の費用削減効果を実現した。

月間約6億円の燃料費削減、計画策定時間を4〜6時間から約10分に短縮
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Octopus Energy

2024

英国発のエネルギー企業が開発したAIプラットフォーム「Kraken」が世界7,000万以上のアカウントに導入。1日150億以上のデータポイントを処理し、顧客対応の40%以上をAIが自動化。86億ドルの評価でスピンオフ。

7,000万以上のアカウント、日次150億データポイント処理、顧客対応40%以上AI自動化、契約年間収益5億ドル超、評価額86億ドル
IT・通信エネルギー・インフラ カスタマーサポート・問い合わせ対応最適化・シミュレーション 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Schneider Electric

2024

AIを活用したエネルギー管理・サステナビリティソリューションを発表。NVIDIAと共同開発した132kW/ラック対応のAIデータセンター設計や、AI駆動のHVACエネルギー効率化システムを展開。

NVIDIA GB200 NVL72チップ対応の132kW/ラック高密度AI対応設計、AI駆動HVAC効率化
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

中国電力

2023

中国電力はエクサウィザーズと共同でAIを活用した水力発電所の発電計画最適化システムを開発。ダム越流量を年間約600万m³削減し、CO2を年間1,400トン削減する成果を上げた。

ダム越流量を年間約600万m³削減、CO2を年間1,400トン(約770世帯分)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 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

東京電力エナジーパートナー

2023

AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム(EMS)を開発。電力・熱の需要を30分周期で高精度予測し、コジェネレーション設備の運転計画を自動最適化。

30分周期の高精度需要予測、電熱併給システムの運転計画自動最適化
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

四国電力(AI電力需給最適化)

2022

デジタルツインとAI最適化プラットフォーム「ReNom Power」を活用し、電力需給計画の最適化・自動化を実現。再生可能エネルギー拡大に伴う需給計画の複雑化に対応。

2022年7月より運用開始、電力需給計画の最適化を実現
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

四国電力

2022

グリッド社のAI電力需給計画立案システム「ReNom Power」を導入し、デジタルツインとAI最適化技術で電力需給計画を自動立案。年間十億円超の収益効果を実現。

年間十億円超の収益効果(営業利益ベースで年10億円強の増益)
エネルギー・インフラ 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション