関西電力
DX・AI戦略を策定し、AIを全業務プロセスに組み込む方針を発表。設備異常検知AIの提供や燃料運用最適化など多領域でAI活用を推進。
大阪ガス（Energy Brain）
遠隔AIエネルギーマネジメントシステム「Energy Brain」を活用し、産業用冷凍機を完全停止せずに自動デマンドレスポンス制御する実証に成功。冷凍冷蔵倉庫のエネルギー最適化を実現。
バッテンフォール（Vattenfall）
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。
ネクステラ・エナジー（NextEra Energy）
ネクステラ・エナジーはGoogle Cloudと画期的なエネルギー・テクノロジーパートナーシップを締結。GoogleのAI気象予測モデル「WeatherNext 2」や時系列予測モデル「TimesFM 2.5」を活用し、再生可能エネルギーのグリッド最適化を推進している。
GEヴァーノバ（GE Vernova）
GEヴァーノバはAIによるインテリジェント電力グリッドに関する2本のホワイトペーパーを発表。GridOS Data Fabricで複数システムのデータを統合し、段階的な自動化アプローチで電力網の知能化を推進している。
エクイノール（Equinor）
エクイノールはAI活用により2025年に1億3,000万ドルの価値を創出。AI予知保全プラットフォーム「Omnia.Prevent」で700台以上の回転機械を監視し、2020年以降の累計で1億2,000万ドルの価値を生み出した。
BP（BP）
BPはAIと高度分析により2022〜2024年にかけて自社操業生産量を約4%増加させ、シャットダウンからの保護を約10%改善した。95%以上のデータをクラウド化し、AIの全社展開を推進している。
Vale（ヴァーレ）- Capanema自律鉱山
ブラジルの鉱業大手Valeは、Capanema鉱山で全搬送トラックをCaterpillar 789D自律トラックで運用する計画を推進。90km離れたBrucutu制御室から遠隔監視し、尾鉱ダム不使用・自然含水処理のサステナブル鉱山モデルを構築。年間1,500万トンの増産効果。
Rio Tinto（リオ・ティント）
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。
Anglo American（アングロ・アメリカン）
英国・南アフリカの鉱業大手Anglo Americanは、チリのLos Bronces銅鉱山でKomatsu FrontRunner自律搬送システムを62台規模で展開。FutureSmart Mining戦略のもと、AI・データ分析で操業効率・安全性・持続可能性を改善。
Fortescue（フォーテスキュー）
オーストラリアの鉄鉱石大手Fortescueは、約200台の自律走行トラックを運用し、累計5,200万km以上走行・15億トン超の物資を運搬。Liebherrとゼロエミッション自律搬送システムの共同開発、Scaniaと自律ロードトレインの開発も推進。
BHP（BHP）
世界最大の資源会社BHPは、Spence鉱山で全鉱山トラックを手動から完全自律化に転換。Port Hedlandの8台の自動シップローダーをパースの統合リモート操作センターから遠隔運用し、年間100万トン以上の増産を実現。
Glencore（グレンコア）
世界最大級の資源商社Glencoreは、CSA銅鉱山でAI駆動の鉱物検出・自動化採掘を導入。コモディティ取引ではアルゴリズム取引がQ4 2024の小麦先物利益の約45%を占め、AIベースのメンテナンス投資で設備稼働率を向上。
Enel（エネル）
イタリアの電力大手Enelは、約250のAIツールを展開し5%のエネルギー効率改善を達成。2024年にはDynamicDRプラットフォームでリアルタイムAI/ML需要応答を開始し、送配電網のデジタルツインを構築。
日揮ホールディングス（データ品質管理AI）
AI活用を見据えたデータ品質管理フレームワークの運用を開始。プラントEPC役務に係るデータの品質を管理し、AI適用の基盤を構築。
中部電力（AI電圧制御）
再生可能エネルギーの導入増加に対応し、AIによって配電系統の電圧をリアルタイムに最適制御するオンライン系統安定化システムを運用。電圧変動の自動調整で電力品質を維持。
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。
サザンカンパニー（Southern Company）
アラバマ・パワーがDatabricksベースのAI暴風雨管理システム「SPEAR」と電力網信頼性分析「RAMP」を構築。顧客停電履歴の検索を4時間から4秒に短縮し、暴風雨の影響予測とリアルタイム対応を実現。AIデータセンター向け電力供給にも812億ドル規模の投資を計画。
AES
Andrew NgのAI FundとAI駆動型エネルギーソリューション開発で戦略提携。独自のFarseer AI発電予測・AMART市場自動化プログラムで初年度340万ドル、2023年に550万ドルの収益を創出し、再エネ・蓄電池管理の最適化を推進。
エンジー（ENGIE）
AI駆動型再エネ発電予測モデルで予測実行時間を90%短縮し、リアルタイムでの需給バランス調整を実現。ビル向けAIエネルギー管理「Vertuoz Control」でCO2排出削減と快適性向上を両立し、2024年に85件のPPAを締結。