JR九州はAllganizeの「Alli LLM App Market」を導入し、手書き・図表対応のRAGとノーコード開発で全社的な生成AI活用を推進。各部署が独自にAIアプリを開発する体制を構築した。

欧州半導体大手がAIデータセンター向けSiC/GaNパワー半導体を展開。InnnoscienceとのGaN技術共同開発でAIインフラの電力効率向上を推進。

北米最大のパイプラインオペレーターEnbridgeは、Microsoftと連携しAzure ML・M365 Copilot・Azure OpenAIを活用。AIベースのパイプライン完全性監視「Integrity Engine」で予知保全を実現し、2024年に456件のインライン検査を実施。

NTTデータと共同で生成AI搭載の社内アプリ「AIGNIS」を独自開発。RAG技術を活用したチャットツール「AIGNIS-chat」とマーケティング自動実行ツール「AIGNIS-marketing」を本格導入。

AI予知保全・グリッド最適化・需要予測で電力網の効率を向上。バージニア州を中心に数百のAIデータセンターに電力を供給し、年間5.5%の需要成長に対応するため2024年に123件の送電プロジェクトを完了。2039年までに電力需要倍増を見込む統合資源計画を策定。

AIを活用したガスボンベ配送計画の最適化とデジタルツインシステム「ニチガスツイン on DL」を運用。検針・配送・開閉栓で各数億円のコスト削減を実現。

富士通Japanと共同で全国初のAI図面審査システムを開発。給水装置工事申請の図面をAI画像認識で自動審査し、審査期間を最長20日から5日に短縮。業務量を半減。

専門業務に特化した生成AI搭載社内アプリ「AIGNIS」を独自開発。RAG技術を活用したチャットツールとOne to Oneマーケティング自動実行ツールを全社展開。

京王電鉄はAIチャットボットを導入し、問い合わせの94%以上の回答率を達成。営業時間外を含む24時間対応を実現し、電話問い合わせの削減に貢献した。

コールセンターに音声とテキストを同時利用できるAI「CAT.AI」を採用し、繁忙期のAI対応完了率96%を達成。年間1万1,000時間の応対時間削減を実現。