AI活用事例データベース AI活用事例データベース
About ログイン curated by Arcana Technology
64件の事例 / 全1942件 定量効果あり

Duke Energy(デューク・エナジー)

2024

米国最大の電力持株会社Duke Energyは、AWSと連携し生成AIで送電網連系審査プロセスを変革。数億件の複雑な電力潮流シミュレーションの所要時間を数週間から15分以下に短縮することを目指す。コンピュータビジョンで7,400万ドルのコスト削減も達成。

コンピュータビジョンで7,400万ドルのコスト削減、送電網シミュレーション時間を数週間から15分以下に短縮目標
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

Halliburton(ハリバートン)

2024

HalliburtonはADNOC・AIQと連携し、世界初のAI自律坑井制御ソリューション「RoboWell」を開発・投入。ガスリフト井戸を自己調整する初のAI制御プロセス制御ソリューションで、自律的に生産量を最大化。

ガスリフト井戸の生産量自律最大化
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 AIエージェント最適化・シミュレーション

Baker Hughes(ベーカー・ヒューズ)

2024

Baker HughesはRepsolと連携し、AI自動化油田生産ソリューション「Leucipa」に生成AI機能を追加。自然言語処理によるリアルタイム推奨と予測分析で油田操業を最適化。数百のプロジェクトで検証済みのアルゴリズムを搭載。

数百のグローバルプロジェクトで検証済み、予知保全によるダウンタイム削減
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 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

Enel(エネル)

2024

イタリアの電力大手Enelは、約250のAIツールを展開し5%のエネルギー効率改善を達成。2024年にはDynamicDRプラットフォームでリアルタイムAI/ML需要応答を開始し、送配電網のデジタルツインを構築。

エネルギー効率5%改善、送電線障害15%削減、260億ユーロの送配電網投資計画
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

SLB(旧Schlumberger)

2024

SLBはEquinorと連携し、ブラジルのPeregrino油田で2.6km区間の99%をAI自律掘削で完了。Neuro自律ジオステアリング技術を2024年12月に発表し、人間の介入なしで地下の複雑性に動的に対応する掘削を実現。

掘進速度60%向上、自動掘削フッテージ240万フィート(前年比88%増)、接続資産数68%増
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション設計・R&D AIエージェント最適化・シミュレーション

Linde plc(リンデ)

2024

産業ガス世界最大手Lindeは、空気分離装置(ASU)フリート全体にML最適化を展開し、オフピーク時のコスト最小化のために生産スケジュールを動的に調整。2024年に64の新規プラント建設を含む59件の長期契約を締結。

2024年営業利益率29.5%(前年比190bp改善)、2024年に64プラント建設を含む59件の長期契約締結
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

カナデビア(旧日立造船)

2024

ごみ焼却発電施設にAIを活用した完全自動燃焼制御を開発。無人運転(レベル4)を実現し、燃焼異常時間を半減、手動操作も半減させた。

燃焼異常時間を半減、手動操作を半減以上削減、レベル4(無人)自動運転を達成
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

中部電力(AI電圧制御)

2024

再生可能エネルギーの導入増加に対応し、AIによって配電系統の電圧をリアルタイムに最適制御するオンライン系統安定化システムを運用。電圧変動の自動調整で電力品質を維持。

再エネ導入増加時の配電系統の電圧品質を維持
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

東邦ガスネットワーク(空き家予測AI)

2024

マイクロベースと共同で全国初のAIによる将来の空き家予測を実現。都市ガス使用量等のデータから住居単位で4年後の空き家状況を約9割の精度で予測し、ガス管更新計画を効率化。

4年後の空き家予測精度約9割、2024年度上期中にシステム導入
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

北陸電力(石炭配船計画AI)

2024

ALGO ARTISの最適化AIソリューション「Optium」を石炭海上輸送の配船計画に導入し、2024年11月から運用開始。船舶状況や発電所の石炭消費シナリオに応じた最適な配船計画を自動作成。

コスト効率の最大化、石炭調達コストの可視化と最適計画作成の迅速化
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

九州電力(石炭受払計画AI)

2024

石炭の受払計画を自動作成するAIシステムを苓北発電所・松浦発電所に導入。計画策定にかかる時間を年間で4分の1に短縮し、Microsoft 365 Copilotも全グループ1万人に展開。

計画策定時間を年間4分の1に短縮、Copilot導入で最大13.2%の時間削減
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

北海道電力(ReNom Power)

2024

グリッドと共同で火力・水力需給計画最適化システム「ReNom Power」のAIエンジンを開発。火力発電の需給計画最適化で月間約6億円の燃料費削減効果を確認。

月間約6億円の燃料費削減効果(火力発電)
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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

東京ガス(熱源機器最適制御AI)

2024

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。

東京都GX支援事業採択、TAKANAWA GATEWAY CITYに導入決定
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

ドミニオン・エナジー(Dominion Energy)

2024

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。

2024年上半期に123件の送電プロジェクト完了、約90マイルの送電線新設・再建、13の新変電所
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 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

サザンカンパニー(Southern Company)

2024

アラバマ・パワーがDatabricksベースのAI暴風雨管理システム「SPEAR」と電力網信頼性分析「RAMP」を構築。顧客停電履歴の検索を4時間から4秒に短縮し、暴風雨の影響予測とリアルタイム対応を実現。AIデータセンター向け電力供給にも812億ドル規模の投資を計画。

顧客停電履歴検索を4時間から4秒に短縮
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ゴールドウインド(Goldwind)

2024

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。

O&Mコスト30%以上削減、ハイブリッドタワー疲労寿命15-20%延長
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

オリジン・エナジー(Origin Energy)

2024

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。

130MW以上の分散型エネルギー資産をAI管理
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 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

エンフェーズ・エナジー(Enphase Energy)

2024

AI搭載IQエネルギー管理ソフトウェアで太陽光・消費量予測と電力料金を統合し、家庭の電力コストを最適化。AIベースのSolargraf許認可プラットフォームで太陽光設置の許可計画作成時間を最大95%削減。

許可計画作成時間を最大95%削減
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション文書作成・レポート生成 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

ヴェスタス(Vestas)

2024

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。

ダウンタイム20%削減、保全コスト15%削減、120GW以上のデータ処理
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