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262件の事例 / 全1942件 定量効果あり

Tyson Foods

2024

Tyson FoodsはPalantirのAIプラットフォームを導入し、食肉加工のサプライチェーン全体を最適化。2年間で2億ドル以上のコスト削減を達成し、積載率を46%から87%に改善した。

2億ドル以上のコスト削減、積載率46%から87%に改善
飲食・食品 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 画像認識・外観検査需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

アサヒ飲料

2024

アサヒ飲料はAIで生産・販売・在庫情報を分析する「MOVO PSI」を活用し、物流の輸送量平準化を推進。実証実験で輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減を達成した。

輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減
飲食・食品 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

チャールズ・シュワブ(Charles Schwab)

2024

チャールズ・シュワブは社内AIナレッジアシスタントを展開し、2024年に従業員の採用率が90%増加。1件あたりの対応時間を2分短縮し、過去10年間で口座あたりコストを25%削減した。

従業員採用率90%増(2024年)、1件あたり対応時間2分短縮、口座あたりコスト25%削減(10年間)
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

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

キャタピラー(Caterpillar)

2024

キャタピラーは160万台以上の接続資産から16ペタバイトのデータを収集し、AIによる予知保全サービスを提供。2024年には生成AI搭載のサービス推奨エンジンを立ち上げ、顧客のダウンタイム最大30%削減を実現した。

160万台の接続資産、16ペタバイトのデータ、顧客のダウンタイム最大30%削減、メンテナンスコスト最大20%削減
製造業 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

GLP(プラスオートメーション)

2024

三井物産との合弁会社プラスオートメーションを通じ、初期費用ゼロのRaaS(ロボット・アズ・ア・サービス)で物流施設にロボットを提供。全国127拠点に4,400台超のロボットを導入済み。

全国127拠点、4,400台超のロボット導入
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

西松建設

2024

山岳トンネル工事の濁水処理設備をAIで自動管理するシステム「FlocTrack」を開発。pH・濁度・フロック形成映像から処理剤添加量を最適制御し、管理時間を約36%短縮。

管理時間約36%短縮(730分/週→470分/週)
建設・不動産 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

日揮ホールディングス

2024

グループ会社ブラウンリバースが「ファストデジタルツイン」でプラント保全業務のDXを推進。2Dプラント図面からAIで3Dモデルを生成し、老朽化プラントの運用持続可能性を向上。

2D→3D自動変換によるデジタルツイン構築の効率化
製造業 生産管理・設備保全 生成AI(画像・動画)最適化・シミュレーション

伊藤ハム米久ホールディングス

2024

静岡県三島市に約200億円を投じてAI・IoT活用のハム・ソーセージ次世代工場を建設。生産条件のリアルタイム最適化と予知保全により、生産能力2倍と省力化を目指す。

投資額約200億円、年間約25億円の償却前利益効果見込み、2026年完成予定
飲食・食品 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

Caterpillar

2024

AIを活用した予知保全で建設機械のダウンタイムを最小化し、メンテナンスコストを削減。リアルタイムのフリート管理と設計・製造プロセスの効率化にもAIを展開。

ダウンタイム最小化とメンテナンスコスト削減を実現
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

SABIC

2024

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。

複数製造拠点でAI監視システムを展開、排出量・エネルギー消費の最適化を推進
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

Samsung Electronics

2024

高解像度カメラとAIによるウエハー欠陥検出を半導体製造全工程に展開。3nmノードの製造ではフォトレジスト塗布均一性やプラズマエッチング最適化にもAIを活用。

組立QAの90%を自動化、歩留まり向上と生産ダウンタイム削減を実現
製造業 品質管理・検査 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

ArcelorMittal

2024

自社開発のAI予知保全プラットフォーム「Sentinel」でモーター故障の予測成功率100%を達成。AI蟻アルゴリズムで生産シーケンスを最適化し年間約100万ポンドのコスト削減。

モーター故障予測成功率100%、年間約100万ポンドのコスト削減、製品欠陥15%削減
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

花王

2024

AIを活用した需要予測で販売予測精度を77%から91%に向上。化粧品の画像データとリリース文章をAIで解析し、廃棄金額25%削減を実現。

販売予測精度77%→91%に向上、予測精度85%向上、廃棄金額25%削減
製造業 需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

カゴメ

2024

生鮮トマトの品質情報を非破壊で検出するAI選果機を共同開発し、データ蓄積を開始。廃棄ロス低減を目指すコンソーシアムで品質不良防止の栽培技術も開発。

2024年9月時点で20項目・400万点超のデータを蓄積
飲食・食品 品質管理・検査 画像認識・外観検査

NTN

2024

Edgecross対応の軸受診断エッジアプリ「Bearing Inspector for Edgecross」を2024年1月に販売開始。振動センサーデータからベアリング状態を4段階で自動診断。

残存寿命推定精度を約30%改善(2023年開発の技術)
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

THK

2024

IoT/AIプラットフォーム「OMNIedge」で直動部品の予知保全サービスを提供。LMガイドやボールねじの状態をAIが自動診断し、異常度スコアで設備管理を支援。

LMガイド・ボールねじ・アクチュエーター等の状態監視を実現
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

IHI

2024

深層学習を活用した故障予兆検知システムと異音検知システムを開発。石炭火力発電所のベルトコンベヤーなど大型プラント設備の安全性と効率向上を実現。

大型クレーンや石炭ターミナルでの実証実績
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

TDK

2024

エッジAI搭載の小型センサーモジュール「i3 Micro Module」を活用した予知保全ソリューション「i3 CbM Solution」を2024年6月から提供開始。工場設備の状態をリアルタイムに監視・分析。

センサーモジュールサイズ55.8×40.5×20.0mm・重量30gの小型化を実現
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

埼玉県

2024

全職員を対象に「exaBase 生成AI for 自治体」を導入し、文書作成・要約・事業アイデア出し等の業務効率化を推進。さらに県内15自治体との生成AI共同利用を開始し、コスト削減を実現。

全職員への導入、県内15自治体との共同利用
自治体・公共 文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)