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
234件の事例 / 全1942件 定量効果あり

近畿日本鉄道(AI案内デジタルサイネージ)

2024

主要駅にAIを活用したお客さま案内デジタルサイネージの実証実験を実施。JR西日本・JR東海と共同で京都駅にてQRコード読取式のAI案内システムも検証。

主要駅での実証実験を実施
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

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

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

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

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

ヤマトホールディングス(AI観光案内)

2024

Spiral.AIと共同で生成AI技術を活用した訪日観光客向けの多言語AI観光案内サービスの実証実験を羽田空港で開始。言語の壁による観光課題の解決を目指す。

羽田空港にて実証実験開始
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

アサヒ飲料(AI新商品需要予測)

2024

AIを活用した新商品の需要予測システムを検証し、年間3億円の削減効果を試算。発売5週間前で3〜4割、発売翌日で4割の商品でAI予測が既存手法を上回る精度を達成。

年間3億円の削減効果を試算、発売前段階でAI予測が既存手法を上回る精度
飲食・食品 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

カゴメ(AI選果機)

2024

6者コンソーシアムで生鮮トマトの品質情報を非破壊で検出するAI選果機を共同開発。福島県の大型菜園に実装し、20項目・400万点超のデータを蓄積。

20項目・400万点超のデータ蓄積(2024年9月時点)
飲食・食品 品質管理・検査 画像認識・外観検査

ローソン(未来のコンビニ)

2024

三菱商事・KDDIと連携し「未来のコンビニ」への変革を開始。AI属性検知による嗜好データ解析で個別商品提案を実現し、2030年度までに店舗作業30%削減を目指す。

2030年度めどに店舗運営作業30%削減目標
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査レコメンド・パーソナライズ

農研機構(AIアシスト栽培技術)

2024

農研機構(NARO)がスマート農業実証プロジェクトを通じ、AIアシストによる栽培技術の標準化と普及を推進。全国各地の実証圃場でロボットトラクター、ドローン、AI解析技術の効果検証を実施し、技術カタログとして成果を公開。

全国の実証圃場での効果検証結果をスマート農業技術カタログとして公開
農業・畜産 設計・R&D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

クボタ(十勝地方大規模畑作スマート化)

2024

クボタが北海道十勝地方の大規模畑作農業のスマート化に向けた実証実験を2024年4月に開始。自動操舵ガイダンスの走行履歴をKSASと連携し、作業日誌の自動作成とデータ活用による営農支援を実現。

走行履歴の自動取込と作業日誌の自動作成を実現
農業・畜産 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

鳥取県(スマート農業梨栽培実証)

2024

鳥取県中部地区でNTT西日本や地域パートナーとスマート農業の社会実装に向けた共同実証を実施。気象データを活用した病害虫予測・抑制とデジタル営農記録の作成により、梨の生産拡大と作業効率化を推進。

梨の病害虫予測精度向上、デジタル営農記録の自動化
農業・畜産 品質管理・検査需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

静岡県(スマート茶業実証)

2024

静岡県がドローンによる空撮とRGB解析で茶園の病害虫被害箇所を特定し、局所的防除を実施するスマート茶業の実証を推進。LoRaネットワークによる分散茶園の遠隔管理と茶工場の品質コントロールも実現。

病害虫被害箇所の局所的防除による農薬使用量削減
農業・畜産 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

新潟県農業総合研究所(スマート水稲)

2024

新潟県農業総合研究所が民間企業と連携し、水稲栽培におけるスマート農業技術の実証試験を実施。自動・無人化農業機械やドローンの活用による労働力不足対策と生産性向上を推進。

水稲栽培の自動化・省力化技術を検証
農業・畜産 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

JA帯広かわにし(ドローンAI作物管理)

2024

帯広市川西農業協同組合が総務省の地域デジタル基盤活用推進事業を活用し、ドローンとAIを組み合わせた作物管理の実証試験を実施。4Kカメラ搭載ドローンで毎秒30枚の高精細映像をAI分析し、病気の株を自動検出。

ロボットトラクター18台・農業用ドローン25台を導入
農業・畜産 最適化・シミュレーション品質管理・検査 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知