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43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

バッテンフォール(Vattenfall)

2025

ゴルディスタール水力発電所のダムにAIドローン画像解析でコンクリート亀裂を早期検出。原子力発電所ではAIで燃料棒配置を最適化し、焼却炉ではスラグ生成のAIシミュレーションを実施。ボストンダイナミクスのSpotロボットも原子力施設に導入。

約15名のデータサイエンス・AIチームが全発電種別をカバー
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・外観検査最適化・シミュレーション

フォータム(Fortum)

2025

AIソリューション専門チームを設立し、地域暖房プラントの予知保全AIやAI駆動型エネルギー取引最適化プラットフォーム「Apollo」を導入。LLM搭載セルフサービスカスタマーエージェントの開発も推進し、新機能デプロイを75%加速。

新機能デプロイを75%加速
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 チャットボット・対話AI異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

サウジアラムコ(Saudi Aramco)

2025

AI駆動型施策で2024年に18億ドル(直接AI起因分)を含む60億ドルの技術価値を実現。予知保全・掘削最適化・貯留層管理にAIを全面活用し、2025年には30-50億ドルのAI価値創出を見込む。Groqとの連携で世界最大のAI推論データセンターも建設。

2023-2024年で60億ドルの技術価値、うち2024年AI起因18億ドル、2025年は30-50億ドル見込み
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

BTグループ(BT Group)

2025

英国最大手通信がAI活用でネットワーク・アズ・ア・サービス基盤「Global Fabric」を構築。ServiceNow・Infobipとの提携でAI駆動の顧客サービスを展開。

1,000万以上のネットワーク要素をデジタルツインで管理
IT・通信 カスタマーサポート・問い合わせ対応生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI最適化・シミュレーション

帝人(Tenax Next)

2025

製造プロセスの効率化と再生可能エネルギーの活用により、CO2排出量を約35%削減する環境配慮型炭素繊維製品ブランド「Tenax Next」を立ち上げ。AIやDXを活用した製造工程の最適化で、環境負荷低減と品質維持を両立。

CO2排出量約35%削減、2製品で販売開始
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

東京エレクトロン

2025

マテリアルズ・インフォマティクス(MI)とプロセスインフォマティクス(PI)を活用し、半導体製造装置の開発・立ち上げ期間を短縮。2027年夏完成予定の宮城新棟でAI・ロボットを先行導入し、生産能力3倍・年間約100億円のコスト削減を目指す。

生産能力3倍、年間約100億円コスト削減目標
製造業 設計・R&D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

エクイノール(Equinor)

2025

エクイノールはAI活用により2025年に1億3,000万ドルの価値を創出。AI予知保全プラットフォーム「Omnia.Prevent」で700台以上の回転機械を監視し、2020年以降の累計で1億2,000万ドルの価値を生み出した。

2025年に1億3,000万ドルの価値創出、累計3億3,000万ドル以上(2020年〜)、地震探査解釈能力10倍向上
エネルギー・インフラ 設計・R&D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

BP(BP)

2025

BPはAIと高度分析により2022〜2024年にかけて自社操業生産量を約4%増加させ、シャットダウンからの保護を約10%改善した。95%以上のデータをクラウド化し、AIの全社展開を推進している。

操業生産量約4%増加、シャットダウンからの保護約10%改善(2022〜2024年)
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

ゼネラルモーターズ(General Motors)

2025

ゼネラルモーターズはNVIDIAとの戦略的提携を発表し、NVIDIA OmniverseとCOSMOSを活用したAI製造モデルの訓練、DRIVE AGXによる次世代運転支援システムの開発を推進している。

製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

Tata Steel

2025

5〜6年間で550以上のAIモデルを構築し、製造全工程に展開。Kalinganagar工場は世界経済フォーラムのGlobal Lighthouse Networkに認定され、年間1,000万ドルのマージン改善を達成。

年間1,000万ドルのマージン改善、80%のAIツールが製造現場で活用、Global Lighthouse Network認定
製造業 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・予兆検知最適化・シミュレーション

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

Saint-Gobain(サンゴバン)

2024

フランスの建材大手Saint-Gobainは、Schneider Electricと連携しガラス製造のレア工程(徐冷工程)にオープンオートメーションソリューションを導入。AIによる自律運転・品質チェック・予知保全を実現。ガラス繊維製造では炉の自動パラメータ調整も実施。

レア工程の1分間の停電で最大6ヶ月の生産損失・日額最大20万ユーロの損失を回避、ガラス繊維炉の自動パラメータ調整を一部工場で稼働
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

Holcim(ホルシム)

2024

スイスの建材大手Holcimは、C3 AIの予知保全ソリューションを45工場に展開し、今後4年間で100工場以上にAIを拡大する計画を2024年6月に発表。垂直ローラーミル等の重要設備3,000センサーを監視。

45工場で稼働中、今後4年で100工場以上に拡大予定、3,000センサーの重要設備を監視
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

Cemex(セメックス)

2024

メキシコのセメント大手Cemexは、AIシステム「MARIA」でセメント工場の温度・酸素・圧力・振動をリアルタイム監視し、機械学習によるミル性能予測でエネルギー効率と品質を最適化。

粉砕工程で1トンあたり約40kWhの省エネ達成、メキシコ15工場の約30基のキルンと50基のセメントミルを監視
製造業 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

ダイセル

2024

化学プラントにAIを搭載した「自律型生産システム」を開発。プラント異常の予兆検知と運転条件の自動最適化により、年間100億円のコスト削減を見込む。

年間100億円のコスト削減効果見込み
製造業 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

JERA(デジタル発電所)

2024

全国26カ所の火力発電所にAI運用管理システムを導入する「デジタル発電所」構想を推進。センサーデータのAI異常検知により故障対応時間を約70%短縮し、姉崎発電所では40年間で約400億円のコスト削減を見込む。

故障対応時間約70%短縮、姉崎3基で40年間約400億円のコスト削減見込み、作業員30%削減目標
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

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

高知県(IoPクラウドSAWACHI)

2024

高知県が産学官連携でIoP(Internet of Plants)プロジェクトを推進。IoPクラウド「SAWACHI」でナス・ピーマン等の施設園芸データを一元管理し、約1,150農家が活用。環境制御技術の導入率は主要品目で約60%に到達。

約1,150農家が利用、主要品目の環境制御技術導入率約60%
農業・畜産自治体・公共 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

更別村(スーパービレッジ スマート農業)

2024

北海道更別村がデジタル田園都市国家構想の採択を受け、無人トラクターやドローンによるスマート農業、自動運転車両による移動サービス等を包括的に展開。ロボットトラクター導入で収穫作業の労働時間25%削減を達成。

ロボットトラクター導入で労働時間25%削減
農業・畜産自治体・公共 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション