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35件の事例 / 全1942件 定量効果あり

コスモ石油マーケティング(AI給油許可監視)

2026

セルフ式ガソリンスタンドにAI自動給油許可監視システム「AiQ PERMISSION」の導入を開始。カメラ映像をAIが解析し、安全確認から給油許可までを自動化。積雪環境でも安定動作。

2026年4月から法令適合確認試験開始、全国展開予定
エネルギー・インフラ 品質管理・検査 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

北海道電力(Enerista蓄電池AI)

2025

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。

系統用蓄電池のAI最適制御サービスを提供開始
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

大阪ガス(Energy Brain)

2025

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。

産業用冷凍機の完全停止不要なデマンドレスポンス制御を実現
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

大阪ガス(GreenChecker)

2025

世界初となる生成AIを活用したカーボンクレジット品質評価Webサービス「GreenChecker」を開発・提供開始。クレジット創出プロジェクトの計画書や報告書をAIが自動評価し、短時間で品質を判定。

カーボンクレジットの品質評価を短時間で実現、2025年夏頃に一般提供開始予定
エネルギー・インフラ 文書作成・レポート生成不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

バッテンフォール(Vattenfall)

2025

ゴルディスタール水力発電所のダムにAIドローン画像解析でコンクリート亀裂を早期検出。原子力発電所ではAIで燃料棒配置を最適化し、焼却炉ではスラグ生成のAIシミュレーションを実施。ボストンダイナミクスのSpotロボットも原子力施設に導入。

約15名のデータサイエンス・AIチームが全発電種別をカバー
エネルギー・インフラ 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

フォータム(Fortum)

2025

AIソリューション専門チームを設立し、地域暖房プラントの予知保全AIやAI駆動型エネルギー取引最適化プラットフォーム「Apollo」を導入。LLM搭載セルフサービスカスタマーエージェントの開発も推進し、新機能デプロイを75%加速。

新機能デプロイを75%加速
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 チャットボット・対話AI異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

GEヴァーノバ(GE Vernova)

2025

GEヴァーノバはAIによるインテリジェント電力グリッドに関する2本のホワイトペーパーを発表。GridOS Data Fabricで複数システムのデータを統合し、段階的な自動化アプローチで電力網の知能化を推進している。

2024年に71GWのグリッド対応容量を稼働、70以上の電力会社が参加
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

JR東海

2025

JR東海は生成AIをサービス相談室に導入し、年間6万件超の顧客相談への対応を効率化。年間200時間以上の削減効果を見込んでいる。

年間200時間以上の業務時間削減見込み
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 生成AI(テキスト)

INPEX

2025

INPEXはMicrosoft 365 Copilotを段階的に導入し、2025年1月に650ユーザーまで拡大。トライアルで95%が継続利用を希望し、92%が費用対効果ありと回答する高い評価を獲得した。

トライアルで95%が継続利用希望、92%が費用対効果ありと回答
エネルギー・インフラ 文書作成・レポート生成社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)

Vale(ヴァーレ)- Capanema自律鉱山

2024

ブラジルの鉱業大手Valeは、Capanema鉱山で全搬送トラックをCaterpillar 789D自律トラックで運用する計画を推進。90km離れたBrucutu制御室から遠隔監視し、尾鉱ダム不使用・自然含水処理のサステナブル鉱山モデルを構築。年間1,500万トンの増産効果。

年間約1,500万トンの鉄鉱石増産、CO2排出年間160トン削減、Caterpillar 789D(194トンクラス)自律トラック全機展開
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 最適化・シミュレーション

Neste(ネステ)

2024

フィンランドの再生可能燃料大手Nesteは、AI駆動の予測モデルでグローバル原料調達のコストとカーボン強度を最適化。シンガポール拠点の16億ユーロ拡張で再生可能燃料のアジア太平洋生産能力を倍増。

シンガポール拡張(16億ユーロ)でアジア太平洋生産能力倍増、再生可能製品販売量約390万トン(2024年)
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

EDF(フランス電力)

2024

フランス電力EDFはMistral AIと提携し、原子力発電所の保全業務・エンジニアリング・EPR2建設支援に生成AIを導入。原子炉制御系には適用せず、非クリティカルプロセスでのAI活用を推進。2024年に11基の原子炉を前倒しで再接続。

2024年にフランス原子力発電量358-364TWh(目標上方修正)、11基の原子炉を予定前に再接続
エネルギー・インフラ 社内ナレッジ検索・共有生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

Duke Energy(デューク・エナジー)

2024

米国最大の電力持株会社Duke Energyは、AWSと連携し生成AIで送電網連系審査プロセスを変革。数億件の複雑な電力潮流シミュレーションの所要時間を数週間から15分以下に短縮することを目指す。コンピュータビジョンで7,400万ドルのコスト削減も達成。

コンピュータビジョンで7,400万ドルのコスト削減、送電網シミュレーション時間を数週間から15分以下に短縮目標
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

Halliburton(ハリバートン)

2024

HalliburtonはADNOC・AIQと連携し、世界初のAI自律坑井制御ソリューション「RoboWell」を開発・投入。ガスリフト井戸を自己調整する初のAI制御プロセス制御ソリューションで、自律的に生産量を最大化。

ガスリフト井戸の生産量自律最大化
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 AIエージェント最適化・シミュレーション

東京ガス(AIGNIS-marketing)

2024

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。

マーケティング領域のDXを推進
エネルギー・インフラ レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告 生成AI(テキスト)レコメンド・パーソナライズ

コスモエネルギー(Cogniteデジタルプラント)

2024

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。

2024年5月から導入開始、デジタルプラント化を推進
エネルギー・インフラ 設計・R&D生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

東邦ガスネットワーク(空き家予測AI)

2024

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。

4年後の空き家予測精度約9割、2024年度上期中にシステム導入
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

北陸電力(石炭配船計画AI)

2024

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。

コスト効率の最大化、石炭調達コストの可視化と最適計画作成の迅速化
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 最適化・シミュレーション

中部電力パワーグリッド(送電設備AI異常検出)

2024

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。

送電設備点検時間を従来比半分以下に短縮
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

北海道電力(ReNom Power)

2024

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。

月間約6億円の燃料費削減効果(火力発電)
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