ダイフク(物流完全無人化構想)
マテリアルハンドリング世界シェアNo.1のダイフクが、2030年までに「物流の完全無人化」を目指す長期ビジョンを策定。AIを活用したビークルの最適ルート探索と効率的な運行を実現し、半導体工場向け搬送システムでの展開を推進。
酒井重工業
JIG-SAWと共同で道路舗装用ロードローラーの自動運転システム「ARMs」を開発し、2024年10月に受注を開始。大林組、清水建設、大成建設など大手ゼネコン6社が開発プロジェクトに参画する業界標準機を目指す。
福岡ソフトバンクホークス(AIチケット)
AIダイナミックプライシングを活用した「AIチケット」を導入。需要データに基づきチケット価格を自動変動させ、360度3Dマップビューで座席選択を可能に。球場運営の収益最大化を実現。
日本瓦斯(ニチガス)
AIを活用したガスボンベ配送計画の最適化とデジタルツインシステム「ニチガスツイン on DL」を運用。検針・配送・開閉栓で各数億円のコスト削減を実現。
S.RIDE
AI需要予測による日時指定配車で95%の配車成功率を実現。2024年にはアプリ配車専用タクシーの運行開始やモビリティデータサービスの事業化など、AI活用領域を拡大。
Arithmer(アリスマー)
東大数理科学研究科発のAIスタートアップが、3D計測AIで保険損害査定の期間を30日から約3日に短縮。オーダースーツの自動採寸では売上7倍増を達成。
ハイデルベルグ・マテリアルズ(Heidelberg Materials)
セメント・コンクリート製造にAIを活用し、CO2排出量削減と品質最適化を推進。AI駆動のプロセス制御でエネルギー効率を改善し、セメント業界のデジタル変革をリード。
コムキャスト(Comcast)
AIファーストのネットワーク管理システム「Janus」を展開し、トラフィックパターンのリアルタイム監視・需要予測・電力使用の自動調整で通信ネットワーク品質と効率を向上。
ロッキード・マーティン(Lockheed Martin)
DARPAからAI強化プログラム「AIR」の460万ドル契約を獲得し、視界外空中戦のAIエージェントを開発。Skunk WorksではAI自律型UAVのミッション危機管理を実証。
ベライゾン(Verizon)
AIを単なるコスト削減ツールではなく収益ドライバーとして位置づけ、コンテキスト認識型スマートアシスタントの搭載やAIネットワーキング「Express Waves」を展開。
イベルドローラ(Iberdrola)
イベルドローラはAWSをAIワークロードの優先クラウドプロバイダーに選定し、風力発電所の設計最適化、400カ所の風力発電所の気象予測改善、送配電網のAI最適化を推進している。
LG Electronics
66年の製造実績とAIを融合したスマートファクトリーソリューション事業を2024年に本格展開。770テラバイトの製造データを活用し、外部顧客向けに約2,000億ウォンの受注を獲得。
SABIC
AI搭載のリアルタイムモニタリングで設備故障を予測し、ダウンタイム削減とエネルギー消費最適化を実現。Industry 4.0技術とAIでプラント資産パフォーマンスを向上。
三菱重工業
Google CloudのVertex AIを活用し、航空機製造におけるシール材料の需要予測を最適化。月間廃棄額を95%以上削減し、2023年7月には廃棄ゼロを達成。
パランティア(Palantir)
PalantirはAI Platform(AIP)を企業向けに展開し、5日間の「AIPブートキャンプ」で顧客が実際のユースケースを構築。2024年6月までに1,300以上のブートキャンプを実施し、米国商業部門の売上は前年比71%成長した。
出光興産
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。
Octopus Energy
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。
Daigasエナジー(遠隔AIエネルギーサービス)
クラウド型遠隔AIエネルギーマネジメントシステム「Energy Brain」を用いた省エネ制御・VPP制御サービスを商用展開。気象予測・需要予測・電力料金情報をAIが統合分析し負荷設備を遠隔自動制御。
東京電力エナジーパートナー(AIエネルギーマネジメント)
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。複合型エネルギー設備の運転をAIが最適化し、電力・熱需要を30分周期で高精度に予測してコスト最小化を実現。
サンリオピューロランド
シンプレクスが構築した動員予測AIシステムを導入。機械学習を用いて来場者数を予測し、スタッフ配置やアトラクション運営の最適化を実現。テーマパーク運営の効率化とゲスト体験向上を両立。