帯広市(十勝AI農業特区)
帯広市が国家戦略特区として「十勝AI農業特区」を提案。無人トラクターの公道走行やドローンの広域利用など11項目の規制緩和を求め、AI・ロボット技術による大規模農業の革新を目指す。
丸千代山岡家
ラーメンチェーンの丸千代山岡家がAmazon Bedrockなどで厨房オペレーションを効率化し、生成AIによる調理順序最適化システムを構築。提供時間を平均30秒削減し、スタッフのスキル習得期間を500日から350日に短縮した。
兵庫県立リハビリテーション中央病院
兵庫県立リハビリテーション中央病院がAmazon Bedrockでリハビリのスケジュール作成を自動化。60%の自動化を実現し、月あたり約36単位(約88,200円)の増収を見込む。
大林組(鉄骨断面設計AI)
AIプログラムにより鉄骨断面設計のバリエーションを自動生成。設計者の基本構造形状をもとに多数の設計案を自動で創出し、設計効率を向上。
熊谷組(ダンプ自動走行)
AIで仮想信号を生成し、ダンプトラックの自動走行を制御・管理するシステムを開発。複数台の車両運行管理をAIグリッドマップで実現。
熊谷組(トンネル発破AI)
トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。AIが切羽観察データから最適な発破パターンを導出し、施工の見える化と効率化を実現。
北海道電力(Enerista蓄電池AI)
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。
コスモ石油(内航船配船AI)
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。
大阪ガス(Energy Brain)
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。
日本郵船(マリンDX自律運航)
マリンDX機器を搭載した自動車専用船を発注し、AI画像認識と自動レーダー解析による自律運航システムを先行搭載。2026年3月竣工予定で、衝突・座礁回避をAIが自動支援。
味の素(AI献立プランナー)
給食業界向けAI献立自動生成サービス「AI献立プランナー」を開発。カイテクノロジーとの実証実験で献立作成業務負荷を最大70%削減する効果を確認し、商用版販売を開始。
コカ・コーラ ボトラーズジャパン(o9サプライチェーンAI)
AIプラットフォーム「o9デジタルブレイン」を採用し、供給計画の最適化を推進。生産能力・資材・物流制約を考慮した最適計画策定により、コスト最小化とサービス最大化を実現。
NEC(帯広ドローン5G農業通信基盤)
NECが北海道帯広の大規模農地で最新の無線通信技術とAIによるスマート農業の実証に参画。5G・IoT技術を組み合わせたドローンの広域運用基盤を構築し、農業の生産性向上と省力化を推進。
アルプスアルパイン
オムロン・清水建設・日本IBMと共同で視覚障害者向け自律型ナビゲーションロボット「AIスーツケース」を開発。大阪・関西万博で2025年4月~10月の長期実証を実施し、複数台同時運用による社会実装モデルを検証。
日本車輌製造
JR東海の子会社である日本車輌製造が、工場内で走る大型運搬車向けの自動運転システムを開発。遠隔で行き先を指定すれば最高時速15kmで目的地まで走行でき、熟練運転技術が必要な製鉄所等での省力化に貢献。
日本信号
インフラ協調型の自動運転支援システムを開発し、信号機やカメラ・LiDARから得たデータをAI画像処理で解析。自動運転車の進路上のオブジェクトを検出し衝突リスクを算出して危険情報を提供。交通データの無線送信で自動運転活用も視野に。
堀場製作所
燃料電池触媒の混合分散条件を自律探索するAIシステム「混合分散ROPES」を東京大学・金沢大学と共同開発。従来の試行錯誤と比較して探索効率を100倍以上に向上させ、NEDO委託事業として実用化を推進。
TOYO TIRE
タイヤ設計基盤技術を高度化する新技術体系「THiiiNK」を発表。材料技術・シミュレーション技術・デザイン技術の3つを統合し、大阪大学と共同開発した生成AIをタイヤデザインに適用。新スーパーコンピュータ導入で計算時間を半減。
ダイダン
AIを活用した空調の予冷予熱制御技術を開発し、北陸支店・新潟支店で効果検証を開始。施設管理負荷の低減および快適性向上に貢献する空調制御を実現。
新菱冷熱工業
地域冷暖房施設向けにAIによる翌日最適運転計画を自動立案するシステム「S-pAilot」を開発。気象予報からの熱需要予測により従来比CO2排出量11%削減を達成。