JFE エンジニアリングが生成 AI 活用基盤「Pla'cello xChat」を整備し、社内1,000名以上が利用している。OCR と生成 AI を組み合わせた見積書のデータ抽出で、見積り比較業務を数十%削減した。

日立パワーソリューションズが、保守知識を共有する生成 AI 環境「Power AI Ground」を構築した。Excel 帳票データの扱いを見直すことで、回答精度を40%から90%へ引き上げた。

小規模自治体として、職員の業務特性を踏まえ無理なく効率化できるよう、繁忙期を避けた勉強会などで緩やかに生成AI活用を促進。GPT-4相当の無料サービスを全庁で使い、文書要約やコード作成などに活用している。

生成AI利用拡大に向けて工夫を凝らした自主的な勉強会を開催し、全庁的な業務効率化につなげている。自治体AI zevoを本格運用し、トライアル参加者の84%が「業務効率が向上する」と回答した。

LGWAN環境で使える自治体向け生成AI「自治体AI zevo」を事業者と共創し全庁導入。文書作成・校正・要約や政策案のアイデア出し、Excel関数・マクロ生成などに活用し、全庁で年間約1,800時間の削減を見込む。

「Vision 2030 生産性倍増」戦略の一環として生成AIを全行的に活用。NTT東日本と連携し本部55業務以上に展開し、年間約32,000時間の業務削減を見込む。

独立系SIerが社内会話型生成AI「CrePT」やMicrosoft 365 Copilot、Azure OpenAI、GitHub Copilotを全社1,000ライセンスに展開。ユーザー1人あたり月平均約10時間を削減した。

グループ全体で生成AIを活用し、材料の新規用途探索の自動化や製造現場の技術伝承に展開。6,000以上の用途候補を考案し、ある材料では候補選別の時間を従来の約40%に短縮。書類監査対応では年間1,820時間を短縮した。

保険商品に関する情報照会業務に生成AIを活用し、社員が必要な情報を素早く引き出せるようにすることで業務負担を軽減する。

生成AIチャットを全社員に展開するとともに、鉄道固有の知識を学習した「鉄道版生成AI」の内製開発に着手。社内業務の効率化と鉄道業務への本格適用を進める。

RAG技術を活用した独自の社内業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員に本格導入。膨大な社内文書から部門ごとに最適な回答を提示し、確認・問い合わせ時間を大幅に削減する。

ドイツの海運大手Hapag-Lloydは、160万台のドライコンテナ全てにIoTスマートデバイスを搭載する世界唯一の完全デジタル化船社を目指し、150万台以上を装着済み。生成AIアシスタント「Haapi」でAPI管理ワークフローを96%改善。

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。

Baker HughesはRepsolと連携し、AI自動化油田生産ソリューション「Leucipa」に生成AI機能を追加。自然言語処理によるリアルタイム推奨と予測分析で油田操業を最適化。数百のプロジェクトで検証済みのアルゴリズムを搭載。

AI活用を見据えたデータ品質管理フレームワークの運用を開始。プラントEPC役務に係るデータの品質を管理し、AI適用の基盤を構築。

テクトムと共同で言語指示による自動設計に向けたLLM-AIシステムの研究開発に着手。設計者のデータ入力・チェック作業を50%削減目標。

対話型AI「災害事例ChatGPT」を導入し、過去の労働災害事例から作業リスクを自動提示。厚労省データに基づく回答で安全管理を強化。

Google Cloud上に統合データ基盤を構築し、生成AIによるSQL自動生成とベクトル近傍探索による類似図面検索システムを開発。データ分析の民主化を推進。

社内規格の確認作業を支援する生成AIシステムを導入。規格確認1回あたりの作業時間を5分から1分へ最大80%短縮。

DataRobotのEnterprise AI Suiteを活用し「AI故障診断支援アプリ」を開発。予測AIと生成AIを組み合わせ、サービスエンジニアの故障診断時間を大幅短縮。