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18件の事例 / 全1942件 定量効果あり

コスモ石油マーケティング(AI給油許可監視)

2026

セルフ式ガソリンスタンドにAI自動給油許可監視システム「AiQ PERMISSION」の導入を開始。カメラ映像をAIが解析し、安全確認から給油許可までを自動化。積雪環境でも安定動作。

2026年4月から法令適合確認試験開始、全国展開予定
エネルギー・インフラ 品質管理・検査 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

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

JERA

2025

JERAは国内全26カ所の火力発電所にAI運転管理システムを導入し、不具合対応の作業時間を約7割削減。生成AIを活用した発電所ノウハウ検索システム「EKA」も運用開始している。

不具合対応の作業時間を約7割削減
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

九州電力

2025

九州電力グループはMicrosoft 365 Copilotを従業員約1万人に全社導入。PoCで最大13.2%の業務時間削減を確認し、現場と経営層の連携で業務プロセス変革を推進している。

打ち合わせ・チャット・メール対応・資料作成で最大13.2%の時間削減
エネルギー・インフラ 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)

Rio Tinto(リオ・ティント)

2024

Rio Tintoは全世界で約700台の搬送トラックを運用し、Pilbara地域で大規模な自律走行を展開。Oyu Tolgoiでバッテリー電動自律トラック8台のデモンストレーションを実施し、ロボットバッテリー交換ステーションも導入。

全世界で約700台の搬送トラック運用、2024年銅生産量前年比13%増、Oyu Tolgoiで8台のバッテリー電動自律トラック実証
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

カナデビア(旧日立造船)

2024

ごみ焼却発電施設にAIを活用した完全自動燃焼制御を開発。無人運転(レベル4)を実現し、燃焼異常時間を半減、手動操作も半減させた。

燃焼異常時間を半減、手動操作を半減以上削減、レベル4(無人)自動運転を達成
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

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

首都高速道路

2024

データプラットフォーム「i-DREAMs」の拡充とAI・ドローンを活用した点検技術の社会実装を推進する3カ年中期経営計画を策定。健全橋梁率94%を目標にインフラ維持管理DXを加速。

目標:健全橋梁率94%、3カ年で3,056億円の投資計画
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・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

ENEOS(製油所AI自動運転)

2024

川崎製油所で世界初の原油処理装置AI自動運転を稼働。24個の運転重要因子を常時監視しながら13個のバルブを同時操作し、手動を超える効率的運転を達成。

24個の運転重要因子監視、13個のバルブ同時操作、手動を超える効率達成
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

コスモエネルギーホールディングス

2024

コスモエネルギーグループはCognite Data Fusionを活用し、全製油所のデジタルプラント化を推進。プロジェクト開始からわずか7カ月で全社展開を達成し、操業データのワンクリック取得を実現した。

7カ月で全社展開を達成
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

北海道電力

2024

北海道電力はグリッドと共同で、火力・水力需給計画最適化システム「ReNom Power」のAIエンジンを開発。火力発電の需給計画最適化で月間約6億円の費用削減効果を実現した。

月間約6億円の燃料費削減、計画策定時間を4〜6時間から約10分に短縮
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

中部電力(水力発電AI最適化)

2023

飛騨川水系にAIを活用した水力発電計画策定支援システムを導入。流入量予測AI・過去検索AI・最適化AIの3つのAIで構成され、年間最大約3,000万kWhの増電と計画策定時間の4分の1以下への短縮を実現。

年間最大約3,000万kWh増電(約1万世帯分)、計画策定時間を4分の1以下に短縮
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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

横河電機

2023

NTTコミュニケーションズと共同で、運転員の操作を学習したAIによるプラント自動運転サービス「オートパイロット」を2023年2月に提供開始。日本初のAIプラント自動運転サービス。

35日間の連続自動運転を実証
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 最適化・シミュレーション

ENEOSマテリアル

2023

横河電機と共同で、強化学習AIアルゴリズム「FKDPP」を化学プラントの蒸留塔制御に世界で初めて正式採用。約1年間の実運用で蒸気使用量とCO2排出量を手動制御比で約40%削減。

蒸気使用量・CO2排出量を約40%削減、24時間体制の手動制御が不要に
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 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