コスモ石油が製造業特化型データプラットフォーム「Cognite Data Fusion」を製油所に導入し、生成AIによるデジタルプラント化を推進。プラント運転データの統合分析と予兆保全を実現。

センシンロボティクスと共同でドローン映像をリアルタイム解析し送電設備の異常を自動検出するAIを開発。電線の素線切れ・がいし破損に加え、ダンパ・スペーサ・ボルト・鉄塔錆の検出にも対応。

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。

エイシングと共同で熱源機器の最適制御AIを開発。東京都のGX関連産業支援事業にも採択され、TAKANAWA GATEWAY CITYへの導入も決定。エネルギー効率の最適化とCO2削減に貢献。

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。

24時間AIモニタリング×ドローン検査で風力タービンのO&Mコスト30%以上削減を実現。ハイブリッドタワーの疲労寿命をAIで15-20%延長し、6大陸17か国約25,000基のタービン管理にAIを全面導入。

AIが仮想発電所「Loop」の130MW以上の分散型エネルギー資産をクラウド経由でリアルタイムに統合管理。天候予測・使用データ・市場トレンドを分析し、太陽光アセスメントにはGoogle Cloud衛星画像AIも活用。

ルイジアナ州にAI搭載の3.5GW太陽光パネル製造工場を開設し、コンピュータビジョンと深層学習で製造中の欠陥を自動検出。予知保全やエネルギー予測にもAIを活用し、太陽光製造業のAI化を推進。

MicrosoftとAI強化学習パートナーシップでウェイクステアリング最適化を実現し、風力タービンのエネルギー捕捉効率を向上。120GW以上のデータを処理するAI IoTプラットフォーム「Scipher」で予知保全を実施し、ダウンタイム20%削減・保全コスト15%削減を達成。

AI設備保全ツール「Maint Intel」を北西シェルフプロジェクトに導入し、最適なメンテナンス頻度をAIが推奨。AWSとの連携でモデル処理時間を5日から2時間未満に短縮。LanzaTechへの5,000万ドルのAI駆動型炭素回収投資も実施。

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。

AIQと共同で世界初のエネルギー特化型エージェントAI「ENERGYai」を開発。80年分の運用データで訓練し、地震解釈精度を70%向上。AI活用により2025年に30以上のユースケースで5億ドルの事業価値を早期達成。

NECの「インバリアント分析」AI技術とプラントエンジニアリングノウハウを組み合わせ、プラント全体の時系列運転データ解析による異常検知の自動化を実現。深刻なトラブルの未然防止とダウンタイム削減に貢献。

「サイバーインフラマネジメント構想」のもと、ロボット・センサーで収集したデータをAI・大規模データ処理技術で分析・知識化する次世代インフラ管理システムの研究を推進。

設備稼働時の異音をAIで検知する実証実験を開始。第2ターミナル機械室の空調・給水・温水設備を対象に、Hmcomm社の異音検知アプリケーションで保全業務の省人化を目指す。

NTT・NTT e-Drone Technologyと共同で、ドローンとAI画像認識を用いた鋼材腐食検査の実証実験を開始。AI画像認識で腐食の深さを自動推定する技術の実用化を目指す。

データプラットフォーム「i-DREAMs」の拡充とAI・ドローンを活用した点検技術の社会実装を推進する3カ年中期経営計画を策定。健全橋梁率94%を目標にインフラ維持管理DXを加速。

AI画像認識による高速道路構造物のひび割れ自動検出・判定支援技術を開発。検出率95%・的中率95%を達成し、2025年度から判定支援技術の本格実装を予定。

川崎製油所で世界初の原油処理装置AI自動運転を稼働。24個の運転重要因子を常時監視しながら13個のバルブを同時操作し、手動を超える効率的運転を達成。

エクソンモービルは掘削最適化のためにAI強化学習・ニューラルネットワークの特許群を開発し、掘削パラメータのリアルタイム最適化と掘進速度の向上を実現。年間ICT支出18億ドルをAI基盤に投資している。