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71件の事例 / 全1942件 定量効果あり

TOTO

2026

半導体製造装置向けセラミック部品の製造・検査工程にAIを導入し、製造リードタイムを約3分の1に短縮。人員あたりの生産性は従来比1.5倍に向上。

製造リードタイム約3分の1に短縮、人員あたり生産性1.5倍向上
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

パナソニック コネクト

2026

設計・開発部門の図面/設計仕様の照合業務にManufacturing AIエージェントを導入。製造業の設計プロセスにおけるAI活用を本格化。

製造業 品質管理・検査設計・R&D 生成AI(テキスト)OCR・文書解析AIエージェント

Alcoa(アルコア)

2025

アルミニウム大手Alcoaは、ワシントン州に世界初のゼロカーボンアルミ精錬所を稼働。AI駆動の分析による精錬プロセスのリアルタイムエネルギー消費最適化を実施し、環境負荷の最小化と効率の最大化を両立。

ゼロカーボンアルミ精錬を実現(水力発電100%活用)、業界内で25%の効率向上と20%のエネルギー削減を達成
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

グッドスマイルカンパニー

2025

フィギュア「ねんどろいど」の面相パーツ検査にAI外観検査「MENOU」を導入。検査精度99.2%を達成し、検査基準の統一化と省人化を実現。

検査精度99.2%、検査基準の統一化、教育コスト軽減と省人化
製造業 品質管理・検査 画像認識・外観検査

イリノイ・ツール・ワークス(Illinois Tool Works)

2025

ITWがAIロボティクス、AIコンピュータビジョン品質検査、AI需要予測、AI予知保全を分散型事業モデルの各ニッチセグメントに導入。80/20運営モデルを活かし、数百の高付加価値ニッチ市場でのAI活用を推進。

80/20モデルに基づく数百のニッチ市場でのAI適用
製造業 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ダナハー(Danaher)

2025

ダナハーが2024 Danaher Summitで「From Promise to Practice」をテーマにAI駆動型医薬品開発を推進。低分子創薬の生成AI、大分子・抗体のAI設計、AI最適化による製造歩留まり向上など、バイオ医薬分野全体にAIを展開。

2024 Danaher Summitで業界ビジョナリーを集めAI医薬R&Dの方向性を提示
製造業 品質管理・検査設計・R&D 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

ポルシェ(Porsche)

2025

ポルシェエンジニアリングが強化学習(RL)を活用し、車両衝突構造の最適化や拘束システムの設計を自動化。従来のFEMシミュレーションと比較して必要な計算量を80%削減し、開発期間の大幅短縮を実現。

衝突構造設計の計算量80%削減(従来72時間/回のシミュレーション大幅短縮)
製造業 最適化・シミュレーション設計・R&D 最適化・シミュレーション

ヒロセ電機

2025

AMD EPYCプロセッサ搭載のハイパフォーマンスコンピューティング環境を導入し、コネクタの設計シミュレーション解析時間を大幅短縮。AI利活用も見据えた計算基盤を整備し、設計品質の向上と業務効率の最適化を推進。

解析時間の大幅短縮、製品開発サイクルの短縮
製造業 設計・R&D 最適化・シミュレーション

住友金属鉱山(予知保全AI)

2025

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。

国内2拠点導入済み、設備の半数以上で成果確認
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

東京エレクトロン

2025

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。

生産能力3倍、年間約100億円コスト削減目標
製造業 設計・R&D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

ティッセンクルップ(thyssenkrupp)

2025

AI画像処理による表面欠陥検知と音響AIによる溶接品質リアルタイム検出を製造現場に導入。AI・ロボティクスの統合のためIPAI(応用AIイノベーションパーク)にも参画。

IPAI参画、自動車以外の製造業への展開を計画
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

東洋紡エムシー

2025

JR西日本開発のAI検品ソリューションをスパンボンド不織布の検品工程に導入。画像解析AI技術の応用で検品件数を96%削減し、年間1,000時間以上の作業時間削減を実現。

検品件数96%削減、年間1,000時間以上の作業時間削減
製造業 品質管理・検査 画像認識・外観検査

東洋紡

2025

JR西日本と共同でAI異常検知システムを開発し、製造工程の異常を予兆段階で検知。つるがフイルム工場で10時間以上の復旧作業時間削減に貢献。

10時間以上の復旧作業時間削減、異常8件を予兆段階で検知
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

住友金属鉱山

2025

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。

国内2拠点で半数以上の監視設備に効果確認
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

ホンダ(デザイン生成AI)

2025

自動車のフロントデザイン開発に生成AIを活用し、歩行者保護性能も考慮した修正案をAIが自動生成。デザイン開発期間を40%以上短縮する見込み。

デザイン開発期間40%以上短縮見込み
製造業 設計・R&D 生成AI(画像・動画)最適化・シミュレーション

P&Gジャパン

2025

P&GジャパンはAI需要予測システムを一部流通パートナーと運用し、トラック台数7%削減と積載効率5%改善を実現。2030年までにAI統合データ基盤で店頭欠品の自動防止を目指す。

トラック台数7%削減、積載効率5%改善
製造業小売・流通 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

ポーラ・オルビスホールディングス

2025

ポーラ化成工業は化粧品開発支援AIシステム「AIM POLAR」を開発。感触設計AIと品質予測AIにより、試作回数を大幅に削減しながら、パーソナライズ化粧品の実現に向けた処方設計の高速化を推進している。

試作回数の大幅削減
製造業 設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

テルモ

2025

MedHub-AI社のプログラム医療機器「AutocathFFR」の日本国内販売契約を締結。AI技術により冠動脈造影画像から37秒でFFR値を自動算出し、心臓カテーテル検査の低侵襲化を実現。

37秒でFFR値を自動算出、診断精度93.7%(感度90.2%、特異度94.9%)
製造業医療・ヘルスケア 品質管理・検査 画像認識・外観検査

スズキ

2025

東大松尾研発スタートアップOllo社が開発した作業分析AI「Ollo Factory」を国内工場に導入。スマートフォンで撮影した作業動画をAIが自動分割・解析し、作業抜けを即時検出。

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

Volvo Cars

2025

AIが生成するリアルな仮想世界で自動車安全ソフトウェアの開発を加速。従来数ヶ月かかった危険なエッジケースへのソフトウェア検証を数日に短縮。NVIDIAと連携しAI自動運転コンピュータも搭載予定。

エッジケース検証を数ヶ月から数日に短縮
製造業 品質管理・検査設計・R&D 生成AI(画像・動画)画像認識・外観検査最適化・シミュレーション