北海道電力（ReNom Power）
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。
JERA（デジタル発電所）
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。
東京ガス（熱源機器最適制御AI）
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。
ニチレイ・アイス（AIサプライチェーン最適化）
日立のAIを活用し、ニチレイフーズグループのニチレイ・アイスにサプライチェーン計画業務を最適化するシステムを導入。需要予測から生産・物流計画までの一体最適化を実現。
ニチレイフーズ（AI生産計画自動立案）
日立のAI技術を活用し、最大16兆通りの組み合わせから最適な生産計画を自動立案するシステムを6工場に導入。計画作成時間を従来の約1/10に短縮。
KSAS×xarvio（水稲可変施肥）
クボタのKSASとBASFデジタルファーミングの「xarvio FIELD MANAGER」が連携。衛星センシングデータに基づく可変施肥マップを利用し、クボタの田植機で水稲の可変追肥を実現。JA全農も参画し2024年3月からサービス提供開始。
クボタ（十勝地方大規模畑作スマート化）
クボタが北海道十勝地方の大規模畑作農業のスマート化に向けた実証実験を2024年4月に開始。自動操舵ガイダンスの走行履歴をKSASと連携し、作業日誌の自動作成とデータ活用による営農支援を実現。
新潟県農業総合研究所（スマート水稲）
新潟県農業総合研究所が民間企業と連携し、水稲栽培におけるスマート農業技術の実証試験を実施。自動・無人化農業機械やドローンの活用による労働力不足対策と生産性向上を推進。
高知県（IoPクラウドSAWACHI）
高知県が産学官連携でIoP（Internet of Plants）プロジェクトを推進。IoPクラウド「SAWACHI」でナス・ピーマン等の施設園芸データを一元管理し、約1,150農家が活用。環境制御技術の導入率は主要品目で約60%に到達。
更別村（スーパービレッジ スマート農業）
北海道更別村がデジタル田園都市国家構想の採択を受け、無人トラクターやドローンによるスマート農業、自動運転車両による移動サービス等を包括的に展開。ロボットトラクター導入で収穫作業の労働時間25%削減を達成。
岩見沢市（ローカル5Gスマート農業）
北海道岩見沢市がローカル5Gを活用した自動運転トラクターの遠隔監視制御を実施。3台の農機同時自動運転で全体農家作業の25%削減を達成。北海道大学・NTTグループとの産学官連携で世界トップレベルのスマート農業を実現。
加賀市（スマートシティAI）
石川県加賀市が「消滅可能性都市」からの脱却を目指し、AI・IoT等の先端技術を活用したスマートシティを推進。顔認証サービス「顔パス」の利用率50%、自動運転EVバスの世界最長走行距離実証、139の行政手続き電子化を実現。
東京建物（AI空調制御）
オフィスビルにAIを活用した空調制御システムを導入。フロア内のセンサーデータをAIが分析し、温度ムラ解消と消費電力5割削減を実現。
サザンカンパニー（Southern Company）
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。
オリジン・エナジー（Origin Energy）
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。
エンフェーズ・エナジー（Enphase Energy）
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。
ヴェスタス（Vestas）
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。
AES
Andrew NgのAI FundとAI駆動型エネルギーソリューション開発で戦略提携。独自のFarseer AI発電予測・AMART市場自動化プログラムで初年度340万ドル、2023年に550万ドルの収益を創出し、再エネ・蓄電池管理の最適化を推進。
ウッドサイドエナジー（Woodside Energy）
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。
エンジー（ENGIE）
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。