AI活用事例データベース AI活用事例データベース
About ログイン curated by Arcana Technology
1391件の事例 / 全1942件 定量効果あり

東京電力パワーグリッド(ドローン航路AI)

2024

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。

2027年度までに全国1万km超のドローン航路開拓目標、点検時間を従来比半分以下に
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

出光興産(タンクローリー配車AI)

2024

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。

配車計画作成時間25%削減、1日約5,000件・最大約1,800台のローリー管理
エネルギー・インフラ 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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(Graffer AI Studio)

2024

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。

グループ約1,500名に導入
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)チャットボット・対話AI

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

東北電力ネットワーク(労災予防AI)

2024

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。

2024年8月〜2025年3月の実証期間で効果検証
エネルギー・インフラ 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

東北電力(生成AIサービス事業化)

2024

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。

東北6県・新潟県の法人向けAIサービス提供開始
エネルギー・インフラ 文書作成・レポート生成営業支援・販売 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

九州電力(石炭受払計画AI)

2024

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。

計画策定時間を年間4分の1に短縮、Copilot導入で最大13.2%の時間削減
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 生成AI(テキスト)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

JERA(デジタル発電所)

2024

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。

故障対応時間約70%短縮、姉崎3基で40年間約400億円のコスト削減見込み、作業員30%削減目標
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 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

東京ガス(熱源機器最適制御AI)

2024

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。

東京都GX支援事業採択、TAKANAWA GATEWAY CITYに導入決定
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 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

東京ガス(CAT.AI導入)

2024

トゥモロー・ネットの対話AI「CAT.AI」をコールセンターに本格導入。ボイスとチャットの同時利用でガス開閉栓手続きの自動化を実現し、AI対応完了率最大96%を達成。

AI対応完了率最大96%(2024年3月繁忙期)
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 音声認識・音声合成チャットボット・対話AI

東京ガス(生成AI社内アプリAIGNIS)

2024

NTTデータと共同で生成AI搭載の社内アプリ「AIGNIS」を独自開発。RAG技術を活用したチャットツール「AIGNIS-chat」とマーケティング自動実行ツール「AIGNIS-marketing」を本格導入。

グループ3,500名が利用、アクティブユーザー率60%超
エネルギー・インフラ マーケティング・広告社内ナレッジ検索・共有 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

JR貨物(車両管理AI)

2024

富士通と共同で鉄道貨物車両のメンテナンス業務を支える「車両管理システム」を開発・展開。車両や部品の状態を一元管理し、タブレットでの検査電子化によりメンテナンスの省力化を実現。

メンテナンス業務の省力化、検査周期の最適化を実現
物流・運輸 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

阪急電鉄(生成AI案内端末)

2024

宝塚駅ごあんないカウンターに生成AI案内端末「AIさくらさん」を設置し、列車ダイヤや乗車券に関する問い合わせに自然な会話で自動応答する実証実験を開始。

宝塚駅での実証実験を開始(2024年11月5日〜)
物流・運輸 カスタマーサポート・問い合わせ対応 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

東京メトロ(AI保守点検)

2024

トンネル・線路・変電設備の保守点検にAI・ドローン・3Dスキャンを統合的に活用。締結装置画像診断アプリを内製開発し、線路設備の劣化をAIが自動検出。

点検業務の効率化と技術継承を実現
物流・運輸 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

JR東日本(鉄道版生成AI)

2024

鉄道固有の知識を学習した「鉄道版生成AI」を開発し、運行管理システム(ATOS)へのAIエージェント導入検証を日立と共同で開始。復旧時間の約50%短縮を見込む。

復旧時間を従来の約50%に短縮見込み、2027年度末完成予定
物流・運輸 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)AIエージェント

小田急電鉄(ホーム安全AI)

2024

新百合ヶ丘駅ホームで画像解析AIによる列車出発時の安全確認システムの実証実験を開始。ホーム端での危険行為や閉扉後の傘挟みなどをAIが自動検知する。

1日10万人以上利用する駅での安全確認を自動化
物流・運輸 品質管理・検査 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知