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84件の事例 / 全1942件 定量効果あり

警視庁

2024

AIとビッグデータを活用した交通管制システムの高度化プロジェクトを推進。AIによる特異渋滞の検知と信号機の自動調整を全国の警察で初めて本格導入。

30分後の渋滞の長さを40メートル以下の誤差で予測
自治体・公共 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

三菱重工業

2024

Google CloudのVertex AIを活用し、航空機製造におけるシール材料の需要予測を最適化。月間廃棄額を95%以上削減し、2023年7月には廃棄ゼロを達成。

月間廃棄額95%以上削減(数百万円→10万円以下)、予測所要時間40時間→10分、2023年7月に廃棄ゼロ達成
製造業 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

高松市

2024

IoT共通プラットフォームを活用した「スマートシティたかまつ」を推進。水位・潮位センサーのリアルタイムデータとAI分析を組み合わせた防災対策を構築し、近隣市町との広域連携も実現。

近隣市町との広域連携を実現
自治体・公共 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

戸田市

2024

ChatGPTの全庁的な業務活用を推進し、月500時間の業務削減を達成。教育分野ではAI不登校予測モデルの実証を実施し、児童生徒約12,000人のデータ分析で早期支援体制を構築。

月500時間の業務削減、約12,000人のデータ分析
教育自治体・公共 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)需要予測・数値予測

ウーバー(Uber)

2024

Uberは自社開発のMLプラットフォーム「Michelangelo」を8年間にわたり進化させ、5,000以上のモデルを本番運用。ピーク時に毎秒1,000万件のリアルタイム予測を処理し、ETA計算・マッチング・不正検知など全事業に活用している。

5,000以上のモデルを本番運用、月間2万以上の訓練ジョブ、ピーク時毎秒1,000万件のリアルタイム予測
IT・通信 レコメンド・パーソナライズ最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Novartis

2024

AI臨床試験最適化により、AI設計の試験がスケジュール前倒しで完了する傾向を確認。AI選定の治験責任医師はアフリカ系アメリカ人患者の登録が2.7倍多く、多様性のある臨床データ取得を実現。

AI設計の試験がスケジュール前倒しで完了、AI選定医師のアフリカ系アメリカ人登録2.7倍
医療・ヘルスケア 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

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

Goldman Sachs

2024

自社データプラットフォーム「Legend」と生成AIを統合し、トレーディング・コンプライアンス・リスク管理の各領域でAIを本格展開。戦略検証サイクルを60%以上短縮し、500人以上のAIエンジニアを新規採用。

戦略検証サイクルを60%以上短縮、2024年だけで500人以上のAIエンジニアを採用
金融・保険 最適化・シミュレーション不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

Octopus Energy

2024

英国発のエネルギー企業が開発したAIプラットフォーム「Kraken」が世界7,000万以上のアカウントに導入。1日150億以上のデータポイントを処理し、顧客対応の40%以上をAIが自動化。86億ドルの評価でスピンオフ。

7,000万以上のアカウント、日次150億データポイント処理、顧客対応40%以上AI自動化、契約年間収益5億ドル超、評価額86億ドル
IT・通信エネルギー・インフラ カスタマーサポート・問い合わせ対応最適化・シミュレーション 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

Schneider Electric

2024

AIを活用したエネルギー管理・サステナビリティソリューションを発表。NVIDIAと共同開発した132kW/ラック対応のAIデータセンター設計や、AI駆動のHVACエネルギー効率化システムを展開。

NVIDIA GB200 NVL72チップ対応の132kW/ラック高密度AI対応設計、AI駆動HVAC効率化
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

笑農和(えのわ)

2024

IoT水田管理サービス「paditch」にNTTデータCCSのAI画像診断技術を連携。水位・水温の自動制御に加え、中干し最適化など高度な水管理を実現。導入圃場では収量16.4%増加。

水管理労力80%削減、導入圃場で収量16.4%増、全国約1,455台導入
農業・畜産 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

サグリ

2024

衛星データとAI技術を活用した土壌診断アプリ「Sagri」を開発。月額数千円で精密な土壌分析をスマートフォンで提供し、アフリカ等の発展途上国にも展開。

従来の土壌分析より圧倒的に低コスト(月額数千円)、アフリカ・東南アジアへも展開
農業・畜産 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

Daigasエナジー(遠隔AIエネルギーサービス)

2023

クラウド型遠隔AIエネルギーマネジメントシステム「Energy Brain」を用いた省エネ制御・VPP制御サービスを商用展開。気象予測・需要予測・電力料金情報をAIが統合分析し負荷設備を遠隔自動制御。

省エネ制御と自動VPP制御を商用サービスとして提供
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

東京電力エナジーパートナー(AIエネルギーマネジメント)

2023

AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム(EMS)を開発。複合型エネルギー設備の運転をAIが最適化し、電力・熱需要を30分周期で高精度に予測してコスト最小化を実現。

電力・熱需要を30分周期で高精度予測、運転コスト最小化
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

中部電力(水力発電AI最適化)

2023

飛騨川水系にAIを活用した水力発電計画策定支援システムを導入。流入量予測AI・過去検索AI・最適化AIの3つのAIで構成され、年間最大約3,000万kWhの増電と計画策定時間の4分の1以下への短縮を実現。

年間最大約3,000万kWh増電(約1万世帯分)、計画策定時間を4分の1以下に短縮
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

サンリオピューロランド

2023

シンプレクスが構築した動員予測AIシステムを導入。機械学習を用いて来場者数を予測し、スタッフ配置やアトラクション運営の最適化を実現。テーマパーク運営の効率化とゲスト体験向上を両立。

来場者数予測によるパーク運営最適化
専門サービス 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

NTTアグリテクノロジー

2023

NTTアグリテクノロジーは農研機構・NTT東日本と共同で、AIとIoTを活用した遠隔営農支援プロジェクトを秋田県で開始。新規就農者の収量向上を専門家の遠隔指導とデータ分析で実現する。

新規就農者の収量を2〜3t/10aから4t/10aへ向上目標
IT・通信農業・畜産 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

中国電力

2023

中国電力はエクサウィザーズと共同でAIを活用した水力発電所の発電計画最適化システムを開発。ダム越流量を年間約600万m³削減し、CO2を年間1,400トン削減する成果を上げた。

ダム越流量を年間約600万m³削減、CO2を年間1,400トン(約770世帯分)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 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

東京電力エナジーパートナー

2023

AI技術を活用したエネルギーマネジメントシステム(EMS)を開発。電力・熱の需要を30分周期で高精度予測し、コジェネレーション設備の運転計画を自動最適化。

30分周期の高精度需要予測、電熱併給システムの運転計画自動最適化
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