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5件の事例 / 全1942件 定量効果あり

JR東日本(東日本旅客鉄道)

2025

信号通信設備の復旧支援に「鉄道版生成AI」を活用。新幹線・首都圏在来線でトラブル時の復旧時間を従来比で最大50%削減することを目指し、2025年度内の導入を計画する。

信号通信設備のトラブル復旧時間を従来比で最大50%削減することを目指す。
物流・運輸 生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)AIエージェント

Ryder System(ライダーシステム)

2024

米国のフリート管理大手Ryderは、RyderShareでAIベースのサプライチェーン可視化を提供し、リードタイム変動の削減と定時配達の改善を実現。Terminal Industries社のAIコンピュータビジョンをヤードで試験導入。

AIテレマティクスで車両ダウンタイム推定20%削減、Cardinal Logistics買収で年間売上約10億ドル増
物流・運輸 生産管理・設備保全物流・配送最適化 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

東京メトロ(AI保守点検)

2024

トンネル・線路・変電設備の保守点検にAI・ドローン・3Dスキャンを統合的に活用。締結装置画像診断アプリを内製開発し、線路設備の劣化をAIが自動検出。

点検業務の効率化と技術継承を実現
物流・運輸 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

TRUST SMITH(トラストスミス)

2024

東大発AIベンチャーが、障害物自律回避型ロボットアーム「ADAM SMITH」とAGV群制御アルゴリズム「PYUTHIA」を開発。自動車メーカーの物流倉庫で最大1.5倍の効率化を実現。

自動車メーカー物流倉庫で最大1.5倍の効率化
製造業物流・運輸 生産管理・設備保全物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

JR東日本

2024

鉄道固有の知識を学習した「鉄道版生成AI」を開発。信号通信設備の復旧支援に国内初導入し、復旧時間を最大50%削減へ。

復旧時間を最大50%削減(目標)
物流・運輸 社内ナレッジ検索・共有生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)