AIを活用した系統用蓄電池の需給管理サービス「Enerista」を開始。蓄電池の充放電をAIが最適制御し、再生可能エネルギーの出力変動を平準化して電力系統の安定化に貢献。

独半導体大手がNVIDIAと連携しAIデータセンター向け800V直流電力アーキテクチャを開発。AI関連売上が2025年に約7億ユーロに達し、2026年に15億ユーロを見込む。

SiemensとAESの合弁会社Fluence Energyは、AIベースのエネルギー管理プラットフォームNispera/Mosaicで蓄電システムのリアルタイム最適化と予測分析を実施。2024年に初の黒字化を達成。

NTTデータと共同開発した生成AIマーケティングツール「AIGNIS-marketing」により、One to Oneマーケティングの自動実行を実現。顧客理解の深化と迅速な課題解決を推進。

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。

エクサウィザーズとの業務提携により、exaBase生成AIを社内導入するとともに、東北6県・新潟県の法人顧客向けに生成AIサービスの提供を開始。電力会社からAIサービス提供企業への転換を図る。

NTTデータと共同で生成AI搭載の社内アプリ「AIGNIS」を独自開発。RAG技術を活用したチャットツール「AIGNIS-chat」とマーケティング自動実行ツール「AIGNIS-marketing」を本格導入。

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。

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。

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。

エクソンモービルは掘削最適化のためにAI強化学習・ニューラルネットワークの特許群を開発し、掘削パラメータのリアルタイム最適化と掘進速度の向上を実現。年間ICT支出18億ドルをAI基盤に投資している。

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。

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。

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。

専門業務に特化した生成AI搭載社内アプリ「AIGNIS」を独自開発。RAG技術を活用したチャットツールとOne to Oneマーケティング自動実行ツールを全社展開。

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。

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。

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。

東邦ガスは日建設計等と共同で「AI地域冷暖房（AIちれい）」を開発。3つのAI機能で熱需要量を99%の精度で予測し、名古屋市内の地域冷暖房施設でCO2・コスト削減の実証実験を実施した。

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。