コスモ石油マーケティング(AI給油許可監視)
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。
アウディ(Audi)
アウディがAI画像処理技術を生産工程全体に拡大展開。溶接スパッタの自動検出、塗装工程の異常検知システム「ProcessGuardAIn」、Edge Cloud 4 Productionによる工場IT基盤の刷新など、100以上のAIプロジェクトを推進。
株式会社アクト・ノード
一次産業向けにAmazon Bedrock AgentCoreで「見守りエージェントAI」を構築し、人手不足と熟練知識の属人化を解決。見守り頻度を最大48倍に拡大し、生産者の工数を50%削減した。
住友金属鉱山(予知保全AI)
製錬設備の予知保全AIシステムを開発し、ニッケル工場と播磨事業所の国内2拠点に導入。熟練従業員の暗黙知と音響・振動・温度データを組み合わせた機械学習で故障の初期兆候を可視化し、設備の半数以上で成果を確認。
東京エレクトロン
マテリアルズ・インフォマティクス(MI)とプロセスインフォマティクス(PI)を活用し、半導体製造装置の開発・立ち上げ期間を短縮。2027年夏完成予定の宮城新棟でAI・ロボットを先行導入し、生産能力3倍・年間約100億円のコスト削減を目指す。
住友金属鉱山
製錬設備の予知保全AIシステムを開発し国内2拠点に導入。全社横断データ活用基盤「DataPort」も構築し、2026年以降AI分析機能を拡充予定。
太平洋セメント(焼成炉AI)
2026年度からAIによる焼成炉の自動運転を国内工場に本格導入。炉内温度・圧力データをAIに学習させ、熟練技術者不足に対応。
三菱電機
生産設備の機器劣化を少量の学習データで高精度に推定する「物理モデル組み込みAI」を開発。従来のデータ駆動型AIの課題を克服し、産業機器やロボットの予防保全を実現。
JERA
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。
ファームノート
AIが酪農経営を変革するプラットフォーム「Farmnote Cloud Platform V3」を発表。AIによる収益性シミュレーション・業務自動組立で「自律型牧場経営」を実現。契約頭数37万頭(日本の乳用牛の約10%)。
IIJ
宮崎県延岡市で農業ロボット・無線・AI等先端技術を活用した省力化稲作支援サービスの実証プロジェクトを開始。中山間地域の持続可能な稲作を支援。
Werner Enterprises(ウェルナー・エンタープライズ)
米国の大手トラック運送会社Wernerは、クラウドベースのAI設備ライフサイクル管理と、Fleet Defender社のAIサイバーセキュリティ「Neural Sentinel」を車両フリートに導入。AIテレマティクスで業務効率化と安全性向上を推進。
ブリヂストン(EXAMATION AI成型)
AI搭載タイヤ成型システム「EXAMATION」により、タイヤ製造工程の属人化を解消。ロット切替時の不良率を41%削減するなど、品質の安定化を実現。
カナデビア(旧日立造船)
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。
日本製鋼所
射出成形機向けAI機能「J-WiSe AI Molding Navigator」を開発。AIが成形条件を自動修正し、樹脂の粘度変化による不良を未然に防止する。
JERA(デジタル発電所)
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。
JR貨物(車両管理AI)
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。
東京メトロ(AI保守点検)
トンネル・線路・変電設備の保守点検にAI・ドローン・3Dスキャンを統合的に活用。締結装置画像診断アプリを内製開発し、線路設備の劣化をAIが自動検出。
日本ハム(スマート養豚AI)
AI・IoTで豚の健康や発情兆候を判定する「スマート養豚プロジェクト」を推進。AIが画像診断で豚の状態を自動判定し、養豚場の生産性向上と労働負荷軽減を実現。
鳥取県(スマート農業梨栽培実証)
鳥取県中部地区でNTT西日本や地域パートナーとスマート農業の社会実装に向けた共同実証を実施。気象データを活用した病害虫予測・抑制とデジタル営農記録の作成により、梨の生産拡大と作業効率化を推進。