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141件の事例 / 全1942件 定量効果あり

AGRIST

2025

AI搭載の吊り下げ式自動収穫ロボットを開発し、ピーマン・キュウリ等の施設園芸で省力化を実現。JA全農いわてへの継続導入も決定し、農業の労働力不足解消に貢献。

CES2023イノベーションアワード受賞
農業・畜産 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

清水建設

2025

山岳トンネル現場のオートメーション化を推進。AIサイクル自動判定システムなどデジタル管理ツールにより、経験依存の施工管理を客観化。

建設・不動産 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

Siemens

2025

NVIDIAとの提携を拡大し、産業向けAI OSを共同構築。デジタルツインとAIを融合させた次世代の産業バリューチェーンを実現。

製造業IT・通信 設計・R&D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

Siemens

2025

産業オートメーション向けAIエージェントを発表。Siemens Industrial Copilotエコシステムで、AIアシスタントから自律的にプロセスを実行するエージェントへ進化。

製造業 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

Atomwise

2024

世界初の深層ニューラルネットワーク型バーチャルスクリーニングプラットフォーム「AtomNet」で、15京以上の化合物ライブラリから薬物候補を探索。318ターゲットの大規模研究で従来のHTSを凌駕する成功率を実証。

318ターゲット中235で構造的に新規なヒットを発見、ターゲットあたり平均7以上の構造的に異なる活性化合物
医療・ヘルスケア 設計・R&D 最適化・シミュレーション

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

DSV(ディーエスブイ)

2024

デンマークの物流大手DSVは、2024年にDB Schenkerを143億ユーロで買収し世界最大のフォワーダーへ。Panalpina Digital Hubで予測分析・AI・IoT・ブロックチェーン技術を推進し、AIによる需要予測と自律移動ロボットで倉庫業務の効率化を実現。

DB Schenker買収(143億ユーロ)で世界最大のフォワーダーに、労働集約プロセス約20%削減
物流・運輸 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

J.B. Hunt Transport(J.B.ハント)

2024

J.B. Hunt Transportは、デジタル貨物マーケットプレイス「J.B. Hunt 360」でAI・自動化による見積り・予約・追跡の効率化を推進。年間20億ドル超の運送業者貨物取引を処理。2024年にはKodiakと50,000マイル超の自動運転長距離貨物輸送を達成。

年間20億ドル超の運送業者貨物取引、Kodiakと50,000マイル超の自動運転輸送達成、100%定時配達
物流・運輸 物流・配送最適化 AIエージェント最適化・シミュレーション

DB Schenker(DBシェンカー)

2024

ドイツの物流大手DB Schenkerは、Hiverlabと連携し倉庫のデジタルツインを3Dで構築。AI対応ロボットと自律フォークリフトで荷役効率を30%改善し、1.6億ドル投資のゼロエミッション物流ハブを建設。

荷役効率30%改善、精度6%向上、ゼロエミッション物流ハブに1.6億ドル投資
物流・運輸 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

Covestro(コベストロ)

2024

ドイツの素材化学大手Covestroは、ポリウレタン発泡プロセスのAIデジタルツインを開発し、配合最適化・材料使用量削減・ツーリング最適化を実現。複数部門でAIパイロットプロジェクトを推進し、デジタル技術でプロセス効率と持続可能性を向上。

ポリウレタン発泡プロセスの材料使用量削減、配合最適化による廃棄物削減
製造業 最適化・シミュレーション設計・R&D 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

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

Sandvik(サンドビック)

2024

スウェーデンの産業機械大手Sandvikは、鉱山向け自律掘削ソリューション「AutoMine Surface Fleet」を発表。複数のドリルリグを同時自律制御するFleetFlex機能を搭載し、フィンランドBoliden Kevitsa鉱山でフィールドテストを実施。

Boliden Kevitsa鉱山で自律掘削の運用実績を実証、複数ドリルリグの同時自律制御を実現
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

Whirlpool(ワールプール)

2024

米国の家電大手Whirlpoolは、製造工程にRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)と AI を導入し、品質管理検査の一貫性と精度を向上。組立・材料ハンドリング工程での自動化により生産性と品質管理を強化。

品質検査の一貫性と精度の向上、サービスオペレーションの非効率削減
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

Saint-Gobain(サンゴバン)

2024

フランスの建材大手Saint-Gobainは、Schneider Electricと連携しガラス製造のレア工程(徐冷工程)にオープンオートメーションソリューションを導入。AIによる自律運転・品質チェック・予知保全を実現。ガラス繊維製造では炉の自動パラメータ調整も実施。

レア工程の1分間の停電で最大6ヶ月の生産損失・日額最大20万ユーロの損失を回避、ガラス繊維炉の自動パラメータ調整を一部工場で稼働
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

Suzano(スザノ)

2024

ブラジルのパルプ世界最大手Suzanoは、AIアルゴリズムで最適な植林樹種選定を実施するとともに、製造拠点の過去データ分析でオペレーターに最適生産プロセスを推奨し、エネルギー・化学薬品の使用量削減を実現。

エネルギー消費削減、化学薬品使用量削減、投入材削減
製造業 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

Wacker Chemie(ヴァッカーケミー)

2024

ドイツの化学大手Wacker Chemieは、「WACKER Digital」イニシアチブでAIを製造プロセスとR&Dに統合。シリコーン製造の品質検査をAI自動化し、従来の専門家チームによる手動検査を代替。AIでR&D実験を「数週間から光速」に加速。

R&D実験を数週間から大幅短縮、シリコーン品質検査の自動化
製造業 品質管理・検査設計・R&D 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

Continental AG(コンチネンタル)

2024

ドイツのタイヤ大手Continentalは、AI搭載の新世代タイヤセンサーContiConnectによるリアルタイム摩耗予測と、デジタルシミュレーションによる仮想タイヤテストを推進。2024年に初めて物理テストよりデジタルシミュレーション数が上回った。

2024年にデジタルシミュレーション数が物理テスト数を初めて上回る
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

横浜ゴム(AIタイヤ設計)

2024

dotDataのAIプラットフォームを導入し、「人とAIの協奏」をコンセプトにタイヤの性能と開発・製造プロセスの改善に活用。試作評価データの分析で設計精度を向上。

タイヤ性能と安定性の段階的向上
製造業 品質管理・検査設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション