バッテンフォール（Vattenfall）
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。
フォータム（Fortum）
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。
サウジアラムコ（Saudi Aramco）
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。
エクイノール（Equinor）
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。
BP（BP）
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。
Vale（ヴァーレ）- Capanema自律鉱山
ブラジルの鉱業大手Valeは、Capanema鉱山で全搬送トラックをCaterpillar 789D自律トラックで運用する計画を推進。90km離れたBrucutu制御室から遠隔監視し、尾鉱ダム不使用・自然含水処理のサステナブル鉱山モデルを構築。年間1,500万トンの増産効果。
Anglo American（アングロ・アメリカン）
英国・南アフリカの鉱業大手Anglo Americanは、チリのLos Bronces銅鉱山でKomatsu FrontRunner自律搬送システムを62台規模で展開。FutureSmart Mining戦略のもと、AI・データ分析で操業効率・安全性・持続可能性を改善。
Suncor Energy（サンコーエナジー）
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。
Glencore（グレンコア）
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。
Duke Energy（デューク・エナジー）
米国最大の電力持株会社Duke Energyは、AWSと連携し生成AIで送電網連系審査プロセスを変革。数億件の複雑な電力潮流シミュレーションの所要時間を数週間から15分以下に短縮することを目指す。コンピュータビジョンで7,400万ドルのコスト削減も達成。
Orsted（オーステッド）
デンマークの再生可能エネルギー大手Orstedは、SparkCognitionのRenewable SuiteをAI予知保全として米国の5.5GWの風力・太陽光・蓄電設備に導入。洋上風力タービンの故障率を34%削減し、年間約1,200万ユーロのコスト節約。
Baker Hughes（ベーカー・ヒューズ）
Baker HughesはRepsolと連携し、AI自動化油田生産ソリューション「Leucipa」に生成AI機能を追加。自然言語処理によるリアルタイム推奨と予測分析で油田操業を最適化。数百のプロジェクトで検証済みのアルゴリズムを搭載。
Enbridge（エンブリッジ）
北米最大のパイプラインオペレーターEnbridgeは、Microsoftと連携しAzure ML・M365 Copilot・Azure OpenAIを活用。AIベースのパイプライン完全性監視「Integrity Engine」で予知保全を実現し、2024年に456件のインライン検査を実施。
SLB（旧Schlumberger）
SLBはEquinorと連携し、ブラジルのPeregrino油田で2.6km区間の99%をAI自律掘削で完了。Neuro自律ジオステアリング技術を2024年12月に発表し、人間の介入なしで地下の複雑性に動的に対応する掘削を実現。
ドミニオン・エナジー（Dominion Energy）
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。
ゴールドウインド（Goldwind）
24時間AIモニタリング×ドローン検査で風力タービンのO&Mコスト30%以上削減を実現。ハイブリッドタワーの疲労寿命をAIで15-20%延長し、6大陸17か国約25,000基のタービン管理にAIを全面導入。
ファースト・ソーラー（First Solar）
ルイジアナ州にAI搭載の3.5GW太陽光パネル製造工場を開設し、コンピュータビジョンと深層学習で製造中の欠陥を自動検出。予知保全やエネルギー予測にもAIを活用し、太陽光製造業のAI化を推進。
ヴェスタス（Vestas）
MicrosoftとAI強化学習パートナーシップでウェイクステアリング最適化を実現し、風力タービンのエネルギー捕捉効率を向上。120GW以上のデータを処理するAI IoTプラットフォーム「Scipher」で予知保全を実施し、ダウンタイム20%削減・保全コスト15%削減を達成。
エンジー（ENGIE）
AI駆動型再エネ発電予測モデルで予測実行時間を90%短縮し、リアルタイムでの需給バランス調整を実現。ビル向けAIエネルギー管理「Vertuoz Control」でCO2排出削減と快適性向上を両立し、2024年に85件のPPAを締結。
シェル（Shell）
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。