Enbridge(エンブリッジ)
北米最大のパイプラインオペレーターEnbridgeは、Microsoftと連携しAzure ML・M365 Copilot・Azure OpenAIを活用。AIベースのパイプライン完全性監視「Integrity Engine」で予知保全を実現し、2024年に456件のインライン検査を実施。
Enel(エネル)
イタリアの電力大手Enelは、約250のAIツールを展開し5%のエネルギー効率改善を達成。2024年にはDynamicDRプラットフォームでリアルタイムAI/ML需要応答を開始し、送配電網のデジタルツインを構築。
SLB(旧Schlumberger)
SLBはEquinorと連携し、ブラジルのPeregrino油田で2.6km区間の99%をAI自律掘削で完了。Neuro自律ジオステアリング技術を2024年12月に発表し、人間の介入なしで地下の複雑性に動的に対応する掘削を実現。
Linde plc(リンデ)
産業ガス世界最大手Lindeは、空気分離装置(ASU)フリート全体にML最適化を展開し、オフピーク時のコスト最小化のために生産スケジュールを動的に調整。2024年に64の新規プラント建設を含む59件の長期契約を締結。
カナデビア(旧日立造船)
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。
東京ガス(AIGNIS-marketing)
NTTデータと共同開発した生成AIマーケティングツール「AIGNIS-marketing」により、One to Oneマーケティングの自動実行を実現。顧客理解の深化と迅速な課題解決を推進。
中部電力(AI電圧制御)
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。
東京電力パワーグリッド(ドローン航路AI)
送電線ルートに沿ったドローン航路の全国展開を推進。グリッドスカイウェイを通じて電力7社と連携し、AI×ドローンによる送電設備点検で点検時間を従来比半分以下に短縮。
出光興産(タンクローリー配車AI)
アクセンチュアと共同でAIと最適化モデルを活用したタンクローリー配車計画システムを開発し、12月から本格導入。1日約5,000件のオーダーに対する配車計画作成時間を25%削減。
コスモエネルギー(Cogniteデジタルプラント)
コスモ石油が製造業特化型データプラットフォーム「Cognite Data Fusion」を製油所に導入し、生成AIによるデジタルプラント化を推進。プラント運転データの統合分析と予兆保全を実現。
東邦ガス(Graffer AI Studio)
生成AIの業務活用を推進するプロダクト「Graffer AI Studio」をグループ全体で約1,500名に導入。グラファー社のプラットフォームにより、セキュアな環境での生成AI活用を実現。
東邦ガスネットワーク(空き家予測AI)
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。
北陸電力(石炭配船計画AI)
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。
東北電力ネットワーク(労災予防AI)
SWCCおよび北陸電力送配電と3社共同で、AI技術を活用した労働災害の未然防止に向けた検証を実施。過去の労災データをAIが解析し、リスクの高い作業を事前に特定。
東北電力(生成AIサービス事業化)
エクサウィザーズとの業務提携により、exaBase生成AIを社内導入するとともに、東北6県・新潟県の法人顧客向けに生成AIサービスの提供を開始。電力会社からAIサービス提供企業への転換を図る。
九州電力(石炭受払計画AI)
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。
中部電力パワーグリッド(送電設備AI異常検出)
センシンロボティクスと共同でドローン映像をリアルタイム解析し送電設備の異常を自動検出するAIを開発。電線の素線切れ・がいし破損に加え、ダンパ・スペーサ・ボルト・鉄塔錆の検出にも対応。
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。