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企業のAI活用・導入事例 1942件以上

AI活用の全体像を、
一望する。

国内外の事例を、業種・技術・課題で分類して収録。

1942件の事例 定量効果あり

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

西濃運輸(AIドラレコ解析)

2024

全国188拠点・約1万台にAIドラレコ解析システムを導入。走行映像をAIが解析してドライバーの運転傾向を分析し、安全運転指導の標準化と事故防止を推進。

全188拠点・約1万台に展開、配送時間約20%削減を目標
物流・運輸 品質管理・検査物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

日本航空(手荷物AI解析)

2024

NECと共同で世界初の搭乗口における機内持ち込み手荷物のAI解析・積載量推定ソリューションの実証実験を羽田空港で実施。手荷物収納棚の占有スペースをリアルタイムで推定。

搭乗口の手荷物積載量をリアルタイム推定(世界初、2024年10月時点)
物流・運輸 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査

ロジスティード(在庫適正化AI)

2024

AIを活用した物流センターの在庫適正化サービスを開発。杏林堂薬局の物流センターでの実証実験で在庫量6〜15%削減と、担当者のデータ処理業務の月25時間短縮を確認。

在庫量6〜15%削減、担当者のデータ処理業務月25時間短縮
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

オプティマインド

2024

配送ルート最適化AI「Loogia」を開発・提供し、西濃運輸との共同実証実験で約20%の配達時間削減を目指す。1000万回分の走行データをAIが分析し、最適な配送ルートを自動算出する。

約20%の配達時間削減目標、40以上の現場制約を考慮した最適ルート算出
物流・運輸IT・通信 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

日本郵政グループ(生成AIポータル)

2024

Azure OpenAI Serviceを活用した生成AI活用ポータルを開発。半年で70以上のミニアプリを内製し、月間2万回以上の利用を達成。利用者の8割が業務効率化の効果を実感。

半年で70以上のミニアプリ作成、月間実行回数2万回超、利用者の8割が効果を実感
物流・運輸 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

日本郵便(AI集荷電話自動受付)

2024

ゆうパックなどの集荷依頼電話にAI音声認識技術で自動応答する「AI集荷電話自動受付サービス」を2024年2月から開始。顧客情報・荷物情報・集荷日時を自動聴取する。

集荷受付業務の自動化、待機時間の大幅短縮
物流・運輸 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