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
108件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ドミニオン・エナジー(Dominion Energy)

2024

AI予知保全・グリッド最適化・需要予測で電力網の効率を向上。バージニア州を中心に数百のAIデータセンターに電力を供給し、年間5.5%の需要成長に対応するため2024年に123件の送電プロジェクトを完了。2039年までに電力需要倍増を見込む統合資源計画を策定。

2024年上半期に123件の送電プロジェクト完了、約90マイルの送電線新設・再建、13の新変電所
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 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

サザンカンパニー(Southern Company)

2024

アラバマ・パワーがDatabricksベースのAI暴風雨管理システム「SPEAR」と電力網信頼性分析「RAMP」を構築。顧客停電履歴の検索を4時間から4秒に短縮し、暴風雨の影響予測とリアルタイム対応を実現。AIデータセンター向け電力供給にも812億ドル規模の投資を計画。

顧客停電履歴検索を4時間から4秒に短縮
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

オリジン・エナジー(Origin Energy)

2024

AIが仮想発電所「Loop」の130MW以上の分散型エネルギー資産をクラウド経由でリアルタイムに統合管理。天候予測・使用データ・市場トレンドを分析し、太陽光アセスメントにはGoogle Cloud衛星画像AIも活用。

130MW以上の分散型エネルギー資産をAI管理
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 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

AES

2024

Andrew NgのAI FundとAI駆動型エネルギーソリューション開発で戦略提携。独自のFarseer AI発電予測・AMART市場自動化プログラムで初年度340万ドル、2023年に550万ドルの収益を創出し、再エネ・蓄電池管理の最適化を推進。

Farseer/AMARTプログラムで初年度340万ドル、2023年550万ドル、2024年800万ドル見込み
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

エンジー(ENGIE)

2024

AI駆動型再エネ発電予測モデルで予測実行時間を90%短縮し、リアルタイムでの需給バランス調整を実現。ビル向けAIエネルギー管理「Vertuoz Control」でCO2排出削減と快適性向上を両立し、2024年に85件のPPAを締結。

予測実行時間90%短縮、2024年に5大陸で85件のPPA締結
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 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

リジェネロン(Regeneron Pharmaceuticals)(ゲノム解析AI拡大)

2024

リジェネロン・ジェネティクスセンターが約300万件のエクソーム解析データベースを構築し、AIで創薬標的を特定。Alliance for Genomic Discoveryの10番目のメンバーとして参加。

約300万件のエクソーム解析データベース、31.2万全ゲノムのコアデータセット
医療・ヘルスケア 設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

イルミナ(Illumina)

2024

次世代シーケンサーにXLEAP-SBS化学を導入し、AI解析との連携で高速・高精度なゲノム解析を実現。Complete Long Readsで困難な遺伝領域の解析精度を向上。

GRAIL社の14.5%株式保有を維持しながらスピンオフ
医療・ヘルスケア 設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

マグロウヒル(McGraw Hill)

2024

AI搭載の適応型学習プラットフォーム「ALEKS Adventure」をK-3年生向けに新発売。知識空間理論と機械学習によるリアルタイム個別最適化学習パスを提供。

20年以上にわたり数百万人の学習者を支援した実績
教育 レコメンド・パーソナライズ 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

サン・ファーマ(Sun Pharma)

2024

インド最大の製薬企業がAIによる創薬効率化と臨床試験最適化に着手。AIRA MatrixへのAI投資で画像解析ベースのR&D強化を推進。

ジェネリックから革新的医薬品へのシフトを目指す業界動向
医療・ヘルスケア 設計・R&D 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

テバ・ファーマシューティカル(Teva Pharmaceutical)

2024

世界最大のジェネリック医薬品メーカーがAI・先端分析の全社展開に着手。品質管理のCAPAプロセスやHR部門でも生成AIを実験的に導入。

製薬業界における規制対応AI導入の先行事例
医療・ヘルスケア 品質管理・検査マーケティング・広告 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

ブリストル・マイヤーズスクイブ(Bristol-Myers Squibb)

2024

insitro社のVirtual Human AIプラットフォームを活用してALS治療薬の標的を特定。AI創薬で従来数年かかる発見プロセスを30日に短縮。

創薬タイムラインを数年から30日に短縮、insitro提携は総額20億ドル以上の可能性
医療・ヘルスケア 設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ベーリンガーインゲルハイム(Boehringer Ingelheim)

2024

Brainomix社と提携し、AIによるCTスキャン画像解析で線維化肺疾患の早期診断を加速。AI活用のパイオニア企業(上位3%)として創薬効率化を推進。

未治療の肺線維症は診断から5年で生命を脅かす可能性、患者は診断まで最大2年待ち
医療・ヘルスケア 設計・R&D 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

デクスコム(Dexcom)

2024

グルコースバイオセンシング分野初の生成AIプラットフォームをGoogle Cloud上に構築し、OTC連続血糖モニター「Stelo」に搭載。個別化された週次インサイトを自動生成。

CGMメーカー初の生成AI統合、FDA承認の初のOTC血糖バイオセンサー
医療・ヘルスケア レコメンド・パーソナライズ 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測

ベクトンディキンソン(Becton Dickinson)

2024

AI・機械学習ベースの臨床意思決定支援ツールを開発し、薬物転用検知でも高い効果を実証。コネクテッドケア部門を中心にAI活用を病院全体に拡大。

Critical Care買収に42億ドルを投資
医療・ヘルスケア 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

フェレロ(Ferrero)

2024

フェレロがSourcemap・Starlingの追跡プラットフォームとAI在庫管理システムを活用し、ヘーゼルナッツの94%トレーサビリティを達成。2024年にAI在庫システムを展開し欠品率約20%削減。2024-26年Hazelnut Charter策定でサステナブル調達を推進。

ヘーゼルナッツ94%トレーサビリティ達成、AI在庫システムで欠品率約20%削減
飲食・食品 品質管理・検査需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ニューバランス(New Balance)(EC返品削減)

2024

ニューバランスがPrime AIのPredictive AI Size Finderを導入し、SKU単位でのフィット差異を学習するAIサイズ推薦を実装。8ヶ月間のA/Bテストで返品率の大幅削減を達成し、EC購買体験を向上。

8ヶ月間で返品率を大幅削減
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

ピンドゥオドゥオ(Pinduoduo / Temu)

2024

ピンドゥオドゥオ(Temu親会社)がAI監視システムで品質不正・コスト割れ商品を自動検知。AI価格最適化・消費者行動予測アルゴリズムにより、パーソナライズされた商品推薦と動的価格設定を実現し、220以上の国・地域に展開。

クロスボーダーECでの品質不正・コスト割れ商品の自動検知
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理不正検知・リスク管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知レコメンド・パーソナライズ

ニューバランス(New Balance)

2024

ニューバランスがAIコンテキスト解析プラットフォーム(Silverpush Mirrors AI)でYouTube動画を分析し、UEFA Euros・ウィンブルドン・オリンピック期間中にスポーツファンへの精密なターゲティング広告を展開。Prime AIのサイズ予測でEC返品率も削減。

UEFA Euros・全仏OP・ウィンブルドン・五輪期間のターゲティング精度向上、EC返品率削減
小売・流通 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告 画像認識・外観検査需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

クラフト・ハインツ(Kraft Heinz)

2024

クラフト・ハインツがMicrosoftと共同開発した「Kraft Heinz Lighthouse」コントロールタワーでサプライチェーン全体をリアルタイム可視化。AIきゅうり品質検査で生産効率12%向上。自律予測の採用率48.2%を達成。

きゅうり品質検査で生産効率12%向上、自律予測採用率48.2%達成
飲食・食品 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査需要予測・数値予測

マース(Mars)

2024

マースがペットケア部門を中心にAI・テクノロジーに3年間10億ドルの投資を発表。生成AIで栄養研究論文・SNS・社内データからイノベーションインサイトを抽出し、AI画像認識で獣医診断精度を向上。サプライチェーンにもリスク予測AIを導入。

3年間10億ドルのテック投資、技術者300人追加採用予定、2030年までにデジタル売上倍増目標
飲食・食品 マーケティング・広告需要予測・在庫管理設計・R&D 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査需要予測・数値予測