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。
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
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
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
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)