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
128件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ドバイ政府

2024

2024年4月に「Dubai Universal Blueprint for AI」を発表し、AI活用でデジタル経済から年間1,000億AEDの創出を目標。AI Campus開設やDubai AI Seal認証制度を導入し、2025年IMDスマートシティ指数4位を達成。

デジタル経済年間1,000億AED創出目標、IMDスマートシティ指数4位、582デジタルスタートアップ支援
自治体・公共 最適化・シミュレーション 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

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

エスエイピー(SAP)

2024

SAPは生成AIアシスタント「Joule」のコラボレーティブAIエージェント機能を発表。サプライチェーン・財務・HR等の複数部門を横断して協働するAIエージェントを2024年Q4から提供開始し、業務プロセスのサイロを打破した。

Q4 2024から初版エージェント提供開始
IT・通信 最適化・シミュレーション経理・財務・法務 生成AI(テキスト)AIエージェント

パランティア(Palantir)

2024

PalantirはAI Platform(AIP)を企業向けに展開し、5日間の「AIPブートキャンプ」で顧客が実際のユースケースを構築。2024年6月までに1,300以上のブートキャンプを実施し、米国商業部門の売上は前年比71%成長した。

1,300以上のブートキャンプ実施(2024年6月時点)、米国商業部門売上前年比71%成長
IT・通信 最適化・シミュレーション社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)AIエージェント

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

Abu Dhabi Government(アブダビ政府)

2024

アブダビ政府が「デジタル戦略2025-2027」を発表し、世界初の全デジタルサービスにおけるAIネイティブ政府を2027年までに実現する目標を設定。130億AED(約5,200億円)を投資し、200以上のAIソリューションを政府サービス全体に導入。

130億AED投資、200以上のAIソリューション、GDP寄与240億AED以上、5,000以上の雇用創出、全プロセス100%デジタル化
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)AIエージェント最適化・シミュレーション

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

Waymo

2024

Alphabet傘下の自動運転企業が2024年に400万回以上の完全自動運転配車を達成。毎週15万回以上のトリップを提供し、フェニックス・サンフランシスコ・ロサンゼルスで商用サービスを展開。

2024年に400万回以上の完全自動運転、累計500万回超、毎週15万回以上、CO2排出600万kg以上の削減
物流・運輸IT・通信 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・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

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

サミット

2023

サミットはPKSHA Technologyと共同でAIによる作業割当表作成支援システムを開発し、全122店舗に導入。年間8万時間(人件費換算1.2億円)の業務削減効果を実現した。

年間8万時間削減(人件費換算1.2億円)、作業割当表作成の95%自動化
小売・流通 最適化・シミュレーション 最適化・シミュレーション

ルートレック・ネットワークス

2023

ルートレック・ネットワークスはAI潅水施肥システム「ゼロアグリ」を開発。日射量や土壌水分などの環境データをAIが分析し、最適な潅水量と施肥量を自動で供給することで、中小規模農家の省力化を実現する。

農業・畜産 最適化・シミュレーション 最適化・シミュレーション

日本製紙

2023

AIを活用した木材チップの配船計画最適化システムを導入。経験と勘に頼っていた配船業務を効率化し、輸送コストを年数億円削減。CO2排出量も約3%削減。

輸送コスト年数億円削減、CO2排出量約3%削減、配船作業時間を約3分の1に短縮
製造業 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

横河電機

2023

NTTコミュニケーションズと共同で、運転員の操作を学習したAIによるプラント自動運転サービス「オートパイロット」を2023年2月に提供開始。日本初のAIプラント自動運転サービス。

35日間の連続自動運転を実証
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 最適化・シミュレーション

ENEOSマテリアル

2023

横河電機と共同で、強化学習AIアルゴリズム「FKDPP」を化学プラントの蒸留塔制御に世界で初めて正式採用。約1年間の実運用で蒸気使用量とCO2排出量を手動制御比で約40%削減。

蒸気使用量・CO2排出量を約40%削減、24時間体制の手動制御が不要に
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 最適化・シミュレーション