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188件の事例 / 全1942件 定量効果あり

シェブロン(Chevron)

2024

シェブロンはHoneywellとの協業でAI搭載の分散制御システムを展開し、サプライチェーンの脆弱性を従来比45日早く検知。Publicis SapientとのAzureクラウド移行でデータ分析基盤も刷新した。

サプライチェーンの脆弱性検知を45日早期化
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全物流・配送最適化 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

フェデックス(FedEx)

2024

フェデックスはAI搭載の出荷監視・介入ソリューション「FedEx Surround」を欧州市場に展開。機械学習による予測分析で出荷リスクを事前に検知し、ヘルスケア・航空宇宙・ハイテク業界の高付加価値貨物を保護している。

2秒ごとの位置データ送信(従来の数十倍の追跡頻度)
物流・運輸 物流・配送最適化 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

シェル(Shell)

2024

シェルはC3.aiとMicrosoft Azureを活用したAI予知保全プログラムを全世界10,000台以上の機器に展開。非計画ダウンタイムを45%削減し、年間約4億ドルのメンテナンスコスト削減を実現した。

非計画ダウンタイム45%削減、メンテナンスコスト年間約4億ドル削減、設備稼働率93%→98%向上
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

キャタピラー(Caterpillar)

2024

キャタピラーは160万台以上の接続資産から16ペタバイトのデータを収集し、AIによる予知保全サービスを提供。2024年には生成AI搭載のサービス推奨エンジンを立ち上げ、顧客のダウンタイム最大30%削減を実現した。

160万台の接続資産、16ペタバイトのデータ、顧客のダウンタイム最大30%削減、メンテナンスコスト最大20%削減
製造業 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

スイス再保険(Swiss Re)

2024

スイス再保険は2024年半ばに生成AIベースの保険金請求分析ツール「ClaimsGenAI」を導入。1,000件以上の不正アラートを生成し、数百万ドル規模の不正防止パイプラインを構築した。

1,000件以上の不正アラート生成、数百万ドル規模の不正防止パイプライン構築
金融・保険 不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

キャピタル・ワン(Capital One)

2024

キャピタル・ワンはグラフニューラルネットワークと金融取引埋め込み技術を活用した高度な不正検知システムを開発。AIアシスタント「Eno」と組み合わせ、精度を17ポイント向上させながら誤拒否を削減した。

不正検知精度17ポイント向上、正当取引の誤拒否を削減
金融・保険 不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

西松建設(IoT×生成AI)

2024

MODEのIoTプラットフォーム「BizStack」と生成AIアシスタント「BizStack Assistant」を山岳トンネル工事に導入。設備点検時間を40%削減し、IoTと生成AIの協調で現場DXを推進。

設備点検時間40%削減
建設・不動産 生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

西松建設

2024

山岳トンネル工事の濁水処理設備をAIで自動管理するシステム「FlocTrack」を開発。pH・濁度・フロック形成映像から処理剤添加量を最適制御し、管理時間を約36%短縮。

管理時間約36%短縮(730分/週→470分/週)
建設・不動産 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

伊藤ハム米久ホールディングス

2024

静岡県三島市に約200億円を投じてAI・IoT活用のハム・ソーセージ次世代工場を建設。生産条件のリアルタイム最適化と予知保全により、生産能力2倍と省力化を目指す。

投資額約200億円、年間約25億円の償却前利益効果見込み、2026年完成予定
飲食・食品 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

Caterpillar

2024

AIを活用した予知保全で建設機械のダウンタイムを最小化し、メンテナンスコストを削減。リアルタイムのフリート管理と設計・製造プロセスの効率化にもAIを展開。

ダウンタイム最小化とメンテナンスコスト削減を実現
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

LG Electronics

2024

66年の製造実績とAIを融合したスマートファクトリーソリューション事業を2024年に本格展開。770テラバイトの製造データを活用し、外部顧客向けに約2,000億ウォンの受注を獲得。

770TBの製造データ蓄積、1,000件超のスマートファクトリー特許、外部受注約2,000億ウォン
製造業 最適化・シミュレーション品質管理・検査 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

SABIC

2024

AI搭載のリアルタイムモニタリングで設備故障を予測し、ダウンタイム削減とエネルギー消費最適化を実現。Industry 4.0技術とAIでプラント資産パフォーマンスを向上。

複数製造拠点でAI監視システムを展開、排出量・エネルギー消費の最適化を推進
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

SK Hynix

2024

バーチャルメトロロジー「Panoptes VM」で5,000万枚以上のウエハーを仮想計測し、プロセスばらつきを29%改善。世界初のHBM4サンプルを開発しAIメモリ市場をリード。

5,000万枚以上のウエハー仮想計測、プロセスばらつき29%改善、HBM4転送速度2TB/秒超
製造業 品質管理・検査設計・R&D 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

ArcelorMittal

2024

自社開発のAI予知保全プラットフォーム「Sentinel」でモーター故障の予測成功率100%を達成。AI蟻アルゴリズムで生産シーケンスを最適化し年間約100万ポンドのコスト削減。

モーター故障予測成功率100%、年間約100万ポンドのコスト削減、製品欠陥15%削減
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

TOTO

2024

半導体製造装置用セラミック事業で、AIによる官能検査のデジタル化と工程データを活用した品質変化の未然防止を実現。製造リードタイム1/3・生産性1.5倍を達成。

製造リードタイム1/3に短縮、人員あたり生産性1.5倍に向上
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

キリンホールディングス

2024

国内9工場に約2,000台のカメラを設置しAI・IoTでサプライチェーンを高度化。1工場当たり約9,000時間の業務負荷削減を達成し、2027年の目標12,700時間に前進。

1工場当たり約9,000時間の業務負荷削減を達成(目標12,700時間)
飲食・食品 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

NTN

2024

Edgecross対応の軸受診断エッジアプリ「Bearing Inspector for Edgecross」を2024年1月に販売開始。振動センサーデータからベアリング状態を4段階で自動診断。

残存寿命推定精度を約30%改善(2023年開発の技術)
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

NSK

2024

高度診断AIと設備診断エキスパートによる「状態監視ソリューション」を2024年10月から提供開始。独自の診断指標値でベアリングの異常を早期発見。

2024年10月からサービス提供開始
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

THK

2024

IoT/AIプラットフォーム「OMNIedge」で直動部品の予知保全サービスを提供。LMガイドやボールねじの状態をAIが自動診断し、異常度スコアで設備管理を支援。

LMガイド・ボールねじ・アクチュエーター等の状態監視を実現
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

IHI

2024

深層学習を活用した故障予兆検知システムと異音検知システムを開発。石炭火力発電所のベルトコンベヤーなど大型プラント設備の安全性と効率向上を実現。

大型クレーンや石炭ターミナルでの実証実績
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知