AI活用事例データベース AI活用事例データベース
About ログイン curated by Arcana Technology
104件の事例 / 全1942件 定量効果あり

アウディ(Audi)

2026

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。

100以上のAIプロジェクト推進、工場内1,000台以上の産業用PCを削減
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

Micron Technology(マイクロンテクノロジー)

2025

Micronは半導体製造工程にAIコンピュータビジョンと音響解析、熱画像解析を統合し、ウェーハの欠陥を自動分類するAI-ADCシステムを全工場に展開。590,000超のセンサーから日次58テラバイトのデータを収集し、週1億枚のウェーハ画像を処理している。

新製品の市場投入時間50%短縮、製品スクラップ50%削減、年間100万労働時間の節約、製造ツール可用性4%向上
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

ケーエルエー(KLA)

2025

半導体プロセス制御装置の最大手がAI拡張型検査・計測ツールでウエハ検査市場シェア56%を維持。先端パッケージング向け収益が2025年に9.25億ドルに倍増。

ウエハ検査市場シェア56%、先端パッケージング収益5億ドル→9.25億ドルに倍増
製造業 品質管理・検査設計・R&D 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

パーカー・ハネフィン(Parker Hannifin)

2025

パーカー・ハネフィンがAI予知保全でIoTセンサーとAI分析を統合し、機器故障の事前検知を実現。AIコンピュータビジョンによる品質検査で誤検知率70%削減。FY2019→2024で売上143億→199億ドルに成長。

品質検査の誤検知率70%削減、売上FY2024で199億ドル(過去最高)、調整後EPS FY2024で25.44ドル(FY2019比2倍超)
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

帝人(Tenax Next)

2025

製造プロセスの効率化と再生可能エネルギーの活用により、CO2排出量を約35%削減する環境配慮型炭素繊維製品ブランド「Tenax Next」を立ち上げ。AIやDXを活用した製造工程の最適化で、環境負荷低減と品質維持を両立。

CO2排出量約35%削減、2製品で販売開始
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

東亞合成

2025

「アロンアルフア」で知られる化学メーカーが、社内情報を自然言語で検索できるAIチャットツールを自社開発。セキュリティ対策として専用クラウド環境で運用し、社員の定型業務効率化とアイデア創出を支援。

定型業務の効率化、アイデア創出時間の確保
製造業 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)チャットボット・対話AI

アドバンテスト

2025

NVIDIAのAI推論技術と統合したリアルタイムデータインフラ「ACS RTDI」を開発。半導体テスト工程でGPUによる高速AI解析を行い、チップごとにテスト条件を最適化。Blackwellや次世代デバイスの量産に採用され、従来数週間かかっていた故障解析をリアルタイム化。

故障解析サイクルを数週間→リアルタイムに短縮、テストカバレッジ最適化
製造業 品質管理・検査設計・R&D 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

日本精工(生成AI品質トラブル参照)

2025

生成AIを活用した品質トラブル参照アプリケーションを自社開発し、約4,000件の品質トラブルデータの可視化と要約機能を実現。国内5,000名以上の設計・製造・品質保証担当者に展開し、情報要約を約30秒で完了可能にした。

国内5,000名以上に展開、情報要約約30秒、約4,000件のデータ搭載
製造業 品質管理・検査社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)

ストックマーク

2025

独自の130億パラメータLLMを活用し、デクセリアルズの新規用途探索に生成AIを導入。特許・論文・ニュース等のデータから技術シーズと市場ニーズの双方向マッチングを実現。

顧客基盤300社超、累計45億円の資金調達
製造業IT・通信 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)

レキット(Reckitt)

2025

Microsoft連携の生成AIで需要予測誤差50%削減を達成。R&DではAI活用で製品開発時間60%短縮、Scope3排出量データ精度も75倍改善。全社的なAI変革を推進中。

需要予測誤差50%削減、製品開発時間60%短縮、排出量データ精度75倍改善
製造業 需要予測・在庫管理設計・R&D 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

プロクター・アンド・ギャンブル(Procter & Gamble)

2025

AI駆動の在庫最適化で欠品率15%削減を達成。従業員のAI活用で個人パフォーマンス37%向上、チーム成果39%向上を確認。全社的な「建設的破壊」戦略のもとAIを推進。

欠品率15%削減、AI利用者の個人パフォーマンス37%向上、チーム成果39%向上
製造業 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測AIエージェント

住友電気工業(RAG基盤)

2025

グループ全社規模のRAG基盤をわずか2週間で構築。400TBのファイルサーバと180万文書に対応し、約29万人が利用可能な社内ナレッジ活用環境を実現。

400TB・180万文書対応、約29万人利用可能、構築期間2週間
製造業 社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

ステランティス(Stellantis)- Mistral AI連携

2025

ステランティスはMistral AIとの戦略提携を拡大し、次世代AI搭載車載アシスタント、部品表データインテリジェンスツール、製造ラインの異常検知など、全社横断でAIを展開。Innovation LabとTransformation Academyを設立した。

18カ月間の協業で複数のAIソリューションを開発・統合
製造業 カスタマーサポート・問い合わせ対応設計・R&D 生成AI(テキスト)AIエージェント

ゼネラルモーターズ(General Motors)

2025

ゼネラルモーターズはNVIDIAとの戦略的提携を発表し、NVIDIA OmniverseとCOSMOSを活用したAI製造モデルの訓練、DRIVE AGXによる次世代運転支援システムの開発を推進している。

製造業 設計・R&D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

NSK

2025

生成AIを活用した品質トラブル参照アプリケーションを自社開発。経験やスキルに関わらず必要なデータにたどり着ける仕組みで、国内約5,000名以上の社員に2025年6月から展開。

国内約5,000名以上の社員が利用対象、アジャイル開発で約半年で実現
製造業 品質管理・検査社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)

Tata Steel

2025

5〜6年間で550以上のAIモデルを構築し、製造全工程に展開。Kalinganagar工場は世界経済フォーラムのGlobal Lighthouse Networkに認定され、年間1,000万ドルのマージン改善を達成。

年間1,000万ドルのマージン改善、80%のAIツールが製造現場で活用、Global Lighthouse Network認定
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

General Motors

2025

NVIDIAと協業し、AIとデジタルツインで工場計画・ロボティクスを最適化。バッテリー検査や溶接・塗装品質のAI監視など、EV製造の全工程にAIを導入。

2025年3月に初のChief AI Officerを任命
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

DMG森精機

2025

グループ会社が開発した「エッジAIボード」を工作機械に搭載。カメラ画像を用いた物体検知などのAI処理を内蔵NPUで省電力かつリアルタイムに実行し、切りくず除去やスラッジ監視を自動化。

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

Bosch

2025

2027年までにAIに約29億ユーロを投資し、世界50以上の工場でAI品質検査・予知保全・サイクルタイム最適化を展開。生成AIで生産データを自然言語分析。AIエージェントプラットフォームも外部提供予定。

2027年までに約29億ユーロ投資、50以上の工場で展開、不良率ゼロ生産を目標
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査AIエージェント異常検知・予兆検知

BMW

2025

AI保守アシスタント「Factory Genius」を開発。製造設備のトラブルシューティングを数秒で提案し、全社展開を推進。

トラブルシューティング時間を数秒に短縮
製造業 生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)AIエージェント