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9件の事例 / 全1942件 定量効果あり

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

Vale(ヴァーレ)- Capanema自律鉱山

2024

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。

年間約1,500万トンの鉄鉱石増産、CO2排出年間160トン削減、Caterpillar 789D(194トンクラス)自律トラック全機展開
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

Duke Energy(デューク・エナジー)

2024

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。

コンピュータビジョンで7,400万ドルのコスト削減、送電網シミュレーション時間を数週間から15分以下に短縮目標
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

日揮ホールディングス(AI異常検知)

2024

NECの「インバリアント分析」AI技術とプラントエンジニアリングノウハウを組み合わせ、プラント全体の時系列運転データ解析による異常検知の自動化を実現。深刻なトラブルの未然防止とダウンタイム削減に貢献。

プラント全体の異常検知自動化、ダウンタイム削減
製造業エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

京セラ(電力需給AI)

2024

AIを活用した需給管理システム「AEMS」を開発し電力事業者に展開。AIによる高精度な電力需給予測で再エネ活用と安定供給の両立を実現。

電力需給管理の自動化・高精度化
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

大阪ガス

2024

大阪ガスは生成AIを活用し、カーボンクレジットの品質評価システムを構築。従来1〜2カ月かかっていた評価作業を数十秒で完了できるようにした。

評価作業を1〜2カ月から数十秒に短縮
エネルギー・インフラ 文書作成・レポート生成経理・財務・法務 生成AI(テキスト)

中国電力

2023

中国電力はエクサウィザーズと共同でAIを活用した水力発電所の発電計画最適化システムを開発。ダム越流量を年間約600万m³削減し、CO2を年間1,400トン削減する成果を上げた。

ダム越流量を年間約600万m³削減、CO2を年間1,400トン(約770世帯分)削減
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 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

東京電力エナジーパートナー

2023

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。

30分周期の高精度需要予測、電熱併給システムの運転計画自動最適化
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション