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76件の事例 / 全1942件 定量効果あり

JR貨物(車両管理AI)

2024

富士通と共同で鉄道貨物車両のメンテナンス業務を支える「車両管理システム」を開発・展開。車両や部品の状態を一元管理し、タブレットでの検査電子化によりメンテナンスの省力化を実現。

メンテナンス業務の省力化、検査周期の最適化を実現
物流・運輸 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

日本マクドナルド(Google Cloud AI基盤)

2024

グローバル本社とGoogle Cloudの戦略パートナーシップに基づき、日本のマクドナルド全店舗にGoogle Distributed Cloudを展開。厨房機器のIoTセンサーとAIによる故障予兆検知を構築。

日本国内3,000店舗以上が対象
飲食・食品 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

ドミニオン・エナジー(Dominion Energy)

2024

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。

2024年上半期に123件の送電プロジェクト完了、約90マイルの送電線新設・再建、13の新変電所
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・数値予測異常検知・予兆検知

JAXA(宇宙航空研究開発機構)

2024

JR西日本のAI機器故障予測技術を宇宙機保全に応用するJ-SPARCプロジェクトを推進。SKY Perfect JSATの30基以上の衛星テレメトリデータでAI検証を行い、従来手法では困難な衛星故障の予兆検知を実現。

30基以上の静止衛星データでAI検証
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・数値予測異常検知・予兆検知

ゴールドウインド(Goldwind)

2024

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。

O&Mコスト30%以上削減、ハイブリッドタワー疲労寿命15-20%延長
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

ファースト・ソーラー(First Solar)

2024

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。

3.5GW規模のAI搭載製造工場を新設
製造業エネルギー・インフラ 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

ヴェスタス(Vestas)

2024

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。

ダウンタイム20%削減、保全コスト15%削減、120GW以上のデータ処理
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

イートン(Eaton)

2024

イートンがPalantirとのパートナーシップを拡大し、PalantirのAIプラットフォーム(AIP)を業務全般に導入。ERPデプロイメントのAI自動化(データマッピング・クレンジング・移行)を推進し、電力管理ソフトウェアBrightlayerにもAI・MLを搭載。

ERP導入のAI自動化によるデプロイメント効率化
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・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

タタ・モーターズ(Tata Motors)

2024

タタ・モーターズがIndustry 4.0戦略としてAI・IoTを製造工程に全面導入。コボット(協働ロボット)による精密組立、AI外観検査による品質管理、AR/VR×AI技術による作業員訓練を推進。

電力消費18%削減、燃料使用量10%削減、化学品投入量8%削減
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

ジャガー・ランドローバー(JLR)

2024

JLRがコベントリーのEV施設にBoston Dynamics製AIロボット犬「Rover」を導入。1日最大24回の自律巡回により高精度な設備点検を実現し、バッテリーテスト設備の安全監視を自動化。

1日最大24回の自律巡回、人的検査エラーの排除
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

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

コベルコ建機

2024

重機の遠隔操作・自動運転ソリューション「K-DIVE」を開発し、仮想現実とAIの融合で遅延0.1秒以内の遠隔操作を実現。AI振動データ分析による予測保守で故障率20~30%削減。ICT建機として3Dマシンガイダンス標準装備の新世代ショベルも発売。

遠隔操作遅延0.1秒以内、AI予測保守で故障率20~30%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

日本精工(状態監視ソリューション)

2024

AI技術と設備診断エキスパートの知見を組み合わせた状態監視ソリューションを拡充。ワイヤレスセンサーとクラウドを活用し、工作機械や産業機械の予知保全をリモートで実現するサービスを2024年より提供開始。

ワイヤレスシステム2024年1月提供開始、有線システム拡充2024年10月提供開始
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

大気社

2024

自動車塗装ライン向けにAI/IoTシステム「i-Navistar」を開発。塗装設備の故障タイミング予測と品質不具合の原因特定を実現し、生産停止リスクを低減。

塗装設備の故障予測と品質不具合原因の迅速特定を実現
製造業建設・不動産 品質管理・検査生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

ハイデルベルグ・マテリアルズ(Heidelberg Materials)

2024

セメント・コンクリート製造にAIを活用し、CO2排出量削減と品質最適化を推進。AI駆動のプロセス制御でエネルギー効率を改善し、セメント業界のデジタル変革をリード。

セメント生産のCO2排出量削減、エネルギー効率改善
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

コムキャスト(Comcast)

2024

AIファーストのネットワーク管理システム「Janus」を展開し、トラフィックパターンのリアルタイム監視・需要予測・電力使用の自動調整で通信ネットワーク品質と効率を向上。

リアルタイムネットワーク需要予測と自動電力調整
IT・通信 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

フォルクスワーゲン・グループ(Volkswagen Group)

2024

AI専門子会社「AI Lab」を設立し、AI製品のインキュベーションを推進。2030年までに12億ドルのAI投資を計画し、製品開発サイクルの1年短縮を目指す。量産車にChatGPTを標準搭載した初のメーカー。

2030年までにAI投資12億ドル、製品開発サイクル1年短縮目標
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成異常検知・予兆検知

ジョンソンコントロールズ(Johnson Controls)

2024

スマートビルプラットフォーム「OpenBlue」にAI・生成AI機能を大幅拡張。自律的なビル制御・エネルギー最適化で最大30%のエネルギー支出削減と20%のメンテナンスコスト削減を実現。

エネルギー支出最大30%削減、メンテナンスコスト最大20%削減、スペース利用最適化10%向上
建設・不動産 最適化・シミュレーション生産管理・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

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