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29件の事例 / 全1942件 定量効果あり

北海道電力(Enerista蓄電池AI)

2025

AIを活用した系統用蓄電池の需給管理サービス「Enerista」を開始。蓄電池の充放電をAIが最適制御し、再生可能エネルギーの出力変動を平準化して電力系統の安定化に貢献。

系統用蓄電池のAI最適制御サービスを提供開始
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

コスモ石油(内航船配船AI)

2025

ALGO ARTISのAI最適化ソリューション「Optium」を内航船配船計画に導入し、2025年4月から本格運用。年間4,000航海の複雑な配船計画の業務効率を約20%改善し、燃料消費量約5%削減を見込む。

業務効率約20%改善、燃料消費量約5%削減見込み
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

大阪ガス(Energy Brain)

2025

遠隔AIエネルギーマネジメントシステム「Energy Brain」を活用し、産業用冷凍機を完全停止せずに自動デマンドレスポンス制御する実証に成功。冷凍冷蔵倉庫のエネルギー最適化を実現。

産業用冷凍機の完全停止不要なデマンドレスポンス制御を実現
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

東邦ガス

2025

東邦ガス情報システムはDataRobotを活用し、ガスの開閉栓・修理業務の作業件数をAIで予測。エリア単位での予測精度が約20%向上し、要員配置の適正化を実現した。

エリア単位の予測精度が約20%向上
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

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

NEXCO東日本(AI渋滞予知)

2024

NTTドコモと共同でAI渋滞予知サービスを提供。携帯電話のビッグデータとAIを活用して渋滞を予測し、アクアラインか京葉道路かの最速ルートをリアルタイムで判定。

エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

中部国際空港(セントレア)

2024

制限区域内での自動運転バスや自動運転車いすの導入トライアルを2024年に実施。オープンイノベーションプログラム「あいちデジタルアイランド TECH MEETS」も始動し、先端デジタルサービスの実証フィールドを提供。

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

日本瓦斯(ニチガス)

2024

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。

検針・配送・開閉栓でそれぞれ数億円のコスト削減
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 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

関西エアポート

2024

関西国際空港でAI画像認識による保安検査支援と、PBB(搭乗橋)の完全自動装着システムを導入。AIスマート空調でエネルギー使用量50%削減も目指す。

AIスマート空調でエネルギー使用量50%削減目標、PBBボタン一つで完全自動装着
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション品質管理・検査 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

Synspective(シンスペクティブ)

2024

小型SAR衛星コンステレーションとAI解析技術で、天候や昼夜を問わない地表観測サービスを提供。洪水被害評価や地盤変位モニタリングを自治体・企業に展開。

累計109億円調達、量産工場「大和テクノロジーセンター」稼働開始
IT・通信エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

京セラ(電力需給AI)

2024

AIを活用した需給管理システム「AEMS」を開発し電力事業者に展開。AIによる高精度な電力需給予測で再エネ活用と安定供給の両立を実現。

電力需給管理の自動化・高精度化
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

出光興産

2024

出光興産はアクセンチュアと共同で、AIと数理最適化を活用したタンクローリー配車計画作成システム「aIDEM」を構築。配車計画作成時間を25%短縮し、年間約3,500万KLの燃料配送を効率化した。

配車計画作成時間を25%短縮
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 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

北海道電力

2024

北海道電力はグリッドと共同で、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6億円の費用削減効果を実現した。

月間約6億円の燃料費削減、計画策定時間を4〜6時間から約10分に短縮
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション