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459件の事例 / 全1942件 定量効果あり

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

JR貨物(車両管理AI)

2024

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。

メンテナンス業務の省力化、検査周期の最適化を実現
物流・運輸 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

西濃運輸(AIドラレコ解析)

2024

全国188拠点・約1万台にAIドラレコ解析システムを導入。走行映像をAIが解析してドライバーの運転傾向を分析し、安全運転指導の標準化と事故防止を推進。

全188拠点・約1万台に展開、配送時間約20%削減を目標
物流・運輸 品質管理・検査物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

U.S. Treasury(米国財務省)

2024

米国財務省がMLを活用した不正検知プロセスにより、2024年度に不正・不適切支払いの防止・回収額40億ドル以上を達成。前年度の6.5億ドルから6倍以上に増加。

不正・不適切支払い防止・回収額40億ドル以上(FY2024)、前年度6.5億ドルから6倍増
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

Chubb(チャブ)

2024

世界最大の上場保険会社が54カ国でAIを活用した引受・請求・不正検知を展開。AI画像認識による損害査定とMLベースのリスク評価で、保険業務のデジタル変革を推進。

54カ国で事業展開、世界最大の上場保険会社
金融・保険 品質管理・検査不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

UBS(ユービーエス)

2024

スイスの大手銀行が「UBS Red」をAzure OpenAI上に構築し、主要部門の3万人に展開。ウェルスマネジメントではAI Auto Commentaryで複雑なポートフォリオ分析を自動要約。

3万人の従業員に展開(2024年12月時点)、スイス・香港・シンガポールの主要拠点で運用
金融・保険 文書作成・レポート生成営業支援・販売 生成AI(テキスト)

Allstate(オールステート)

2024

米国大手保険会社がAI画像認識で顧客撮影の損害写真を分析し、迅速・正確な査定を実現。テレマティクスとIoTデータをAIで分析し、行動ベースの保険料設定を推進。

テレマティクスと価格最適化で必要値上げ幅を軽減、AI活用で業務効率化
金融・保険 レコメンド・パーソナライズ品質管理・検査 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

Alipay(アリペイ)

2024

Alipay Tap!やAIヘルスケアマネージャーなどAI機能を搭載した次世代決済プラットフォーム。2024年9月のAIヘルスケアマネージャーは4,000万ユーザーが利用。

Tap!ユーザー1億人超、300以上のシナリオ対応、AIヘルスケア4,000万ユーザー
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応レコメンド・パーソナライズ 生成AI(テキスト)AIエージェント

USAA(ユーエスエーエー)

2024

軍人・退役軍人向け保険会社がRAGシステムで約2万件の社内文書を自然言語で検索可能に。バーチャルアシスタント「Eva」は問い合わせの78%を人間不要で解決。

Evaが問い合わせの78%を人間不要で解決、約2万件の社内文書を自然言語検索可能、J.D.Power23年連続最高スコア
金融・保険 カスタマーサポート・問い合わせ対応社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

PayPal(ペイパル)

2024

H2OのDriverless AIプラットフォームを活用し、不正検知モデルの精度を6%向上。年間1.68兆ドル・263億件の決済を処理するデータ基盤でAIモデルを訓練し、不正損失を40%削減。

不正損失40%削減、モデル精度6%向上、年間263億件処理
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

日本マクドナルド(Google Cloud AI基盤)

2024

グローバル本社とGoogle Cloudの戦略パートナーシップに基づき、日本のマクドナルド全店舗にGoogle Distributed Cloudを展開。厨房機器のIoTセンサーとAIによる故障予兆検知を構築。

日本国内3,000店舗以上が対象
飲食・食品 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

サントリー(チェーントレーサビリティ)

2024

日立と協創し、原材料入荷から製造・物流・倉庫保管までの情報を一元管理するチェーントレーサビリティシステムを開発。サントリー清涼飲料の国内全工場・倉庫で運用開始。

国内全工場・倉庫で運用開始、品質保証部門の業務効率化を実現
飲食・食品 品質管理・検査物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

明治(meiji AI Talk)

2024

従業員向け生成AIツール「meiji AI Talk powered by ChatGPT」を開発し、約1万人の従業員を対象に運用開始。セキュリティ対策を施した環境で業務効率化と新たな価値創造を推進。

従業員約1万人が利用対象
飲食・食品 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)

キユーピー(AI原料検査装置)

2024

ディープラーニングを活用した画像解析により、食品原料の外観・内部をAIで検査する装置を開発・グループ展開。ベビーフードの検査速度を2倍に向上させ、品質管理の属人化を解消。

検査速度2倍、40品種以上への対応を目指す
飲食・食品 品質管理・検査 画像認識・外観検査

マルイ(AI需要予測全店導入)

2024

日本IBMのAI需要予測を活用し、客数予測精度90%超を達成。発注時間50%削減と廃棄ロス2.5%削減を実証し、全店舗への正式導入を決定。

客数予測精度90%超、発注時間50%削減、廃棄ロス2.5%削減
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

KSAS×xarvio(水稲可変施肥)

2024

クボタのKSASとBASFデジタルファーミングの「xarvio FIELD MANAGER」が連携。衛星センシングデータに基づく可変施肥マップを利用し、クボタの田植機で水稲の可変追肥を実現。JA全農も参画し2024年3月からサービス提供開始。

衛星データに基づく圃場内の最適施肥を実現
農業・畜産 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

クボタ(KSAS病害虫AI診断)

2024

クボタが営農支援システム「KSAS」に日本農薬と共同でAI病害虫・雑草診断機能を2024年5月に追加。スマートフォンのカメラで撮影した写真からAIが病害虫や雑草の種類を自動診断し、農業生産者に無料提供。

KSAS全ユーザーに無料で提供
農業・畜産 品質管理・検査 画像認識・外観検査

東京大学(全学生成AIサービス提供)

2024

東京大学が2024年3月にMicrosoft Copilotによる全学構成員向け生成AIチャットの提供を開始。教育・研究等における生成AI利用を一律に禁止せず、活用上の実践的知識と注意を発信する方針で先進的モデルを構築。

全学構成員への生成AIサービス提供を実現
教育 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)

大阪大学(生成AI全学事務部門導入)

2024

大阪大学が2024年5月に全学事務部門約1,600名を対象に生成AIサービス「Knowledge Stack」を本格導入。国立大学法人最大級の規模でRAG機能による学内規程参照を実現し、事務文書の英語化・議事録作成・資料要約を効率化。

全学事務部門約1,600名に展開、国立大学法人最大級規模での導入
教育 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)

東北大学(生成AIチャットボット全学導入)

2024

東北大学が2024年4月に国立大学として初めて生成AI応対チャットボットを14のチャットボットに実装。RAG技術で約350のURLから学内情報を参照し30カ国語に対応。GPT-4oベースで高精度な応答を実現。

対応言語を3カ国語から30カ国語に拡大、約350URLの学内情報をベクトルDB化
教育 カスタマーサポート・問い合わせ対応社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI