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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

ダイフク(物流完全無人化構想)

2024

マテリアルハンドリング世界シェアNo.1のダイフクが、2030年までに「物流の完全無人化」を目指す長期ビジョンを策定。AIを活用したビークルの最適ルート探索と効率的な運行を実現し、半導体工場向け搬送システムでの展開を推進。

2025年売上高6,500億円見込み、2030年に1兆円目標
製造業 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

ヤマハ発動機(ギヤ検査AI自動化)

2024

ノーコードAIプラットフォーム「TechSword Vision」を導入し、ギヤ検査の自動化を推進。非エンジニアでもマウス操作だけで画像認識AIを開発・エッジデバイスにインストールでき、検査工程のAI内製化を実現。

ギヤ検査のAI自動化、非エンジニアによるAI内製化を実現
製造業 品質管理・検査 画像認識・外観検査

ミスミ(meviy全方位構想)

2024

機械部品調達のAIプラットフォーム「meviy」の全方位構想を推進。2024年に2D図面対応の「meviy 2D」、図面データ検索AI「meviy Finder」、日本最大級の製造業マーケットプレイスを相次ぎ投入し、世界5極への展開を完了。

世界5極展開完了、オンライン部品調達サービス国内シェアNo.1
製造業 営業支援・販売設計・R&D 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査

日本航空電子工業

2024

コネクタの放射電磁界予測にAI(機械学習)を適用し、従来数十分かかっていた数値解析を数秒で完了する技術を開発。プリント基板を対象に機械学習を用い始め、1~2年以内にコネクタの設計・電磁波対策への本格活用を計画。

数値解析時間を数十分→数秒に短縮
製造業 設計・R&D 最適化・シミュレーション

ブラザー工業(AI検査自動化)

2024

全社AI活用プロジェクトにより製造現場でのAI検査を推進。プリンター工場でラベル貼付検査をAI化し貼り忘れ・貼り間違いゼロを達成、インク吐出素子の穴形状検査では目視工数8割減と不良判定精度5ポイント向上を実現。

ラベル貼付検査:ミスゼロ達成、インク吐出素子検査:目視工数8割減、不良判定精度5ポイント向上
製造業 品質管理・検査 画像認識・外観検査

不二越

2024

LiDARとセンサー7つを内蔵した協働ロボット「MZSシリーズ」を開発し、人やものとぶつかる前にロボットを停止させる安全機能を実現。位置精度±0.02mmの高精度を維持しつつ、安全柵不要の人協働を可能にした。

位置精度±0.02mm、検知範囲最長5,000mm、停止範囲最短500mm
製造業 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査

荏原製作所(EBARA AI Chat)

2024

生成AIを活用した新プラットフォーム「EBARA AI Chat」を内製開発し、2024年7月に全社展開を開始。総利用回数は約75万回に達し、並行して製品設計の暗黙知をデジタル化した「EBARA開発ナビ」で開発期間33%短縮を目指す。

総利用回数約75万回、開発期間33%短縮目標、情報調査・問合せ対応時間50%以上削減目標
製造業 社内ナレッジ検索・共有設計・R&D 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

コベルコ建機

2024

重機の遠隔操作・自動運転ソリューション「K-DIVE」を開発し、仮想現実とAIの融合で遅延0.1秒以内の遠隔操作を実現。AI振動データ分析による予測保守で故障率20~30%削減。ICT建機として3Dマシンガイダンス標準装備の新世代ショベルも発売。

遠隔操作遅延0.1秒以内、AI予測保守で故障率20~30%削減
製造業 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

酒井重工業

2024

JIG-SAWと共同で道路舗装用ロードローラーの自動運転システム「ARMs」を開発し、2024年10月に受注を開始。大林組、清水建設、大成建設など大手ゼネコン6社が開発プロジェクトに参画する業界標準機を目指す。

2024年10月受注開始、大手ゼネコン6社参画、国内ロードローラー大型シェア70%
製造業 最適化・シミュレーション 最適化・シミュレーション

タダノ

2024

竹中工務店・アルモと共同で移動式クレーンの遠隔操作システム「CRANET」を開発し、約70km離れた建設現場のクレーンを遠隔操作する実証に成功。DeepXとはAIを利用したクレーン荷振れ抑制の自動化にも取り組む。

約70km離れた現場からの遠隔操作に成功、2025年度本格運用目標
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

住友ゴム工業(IoT/AI工場基盤)

2024

IoT/AI基盤を名古屋工場でモデル構築し、2025年までに国内外全12拠点のタイヤ工場へ導入する計画を推進。データ収集・解析時間を90%短縮し、不良品発生率を30%低減する効果を確認。

データ収集・解析時間90%短縮、不良品発生率30%低減
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

日本ガイシ(AIセラミック解析)

2024

名古屋大学、アイクリスタルと共同でAIを活用したセラミック製品の高精度解析手法を開発。従来1~2週間かかっていた自動車排ガス浄化用セラミック製品の解析を最短1日に短縮。2024年度中に量産品の設計プロセスに組み込む計画。

解析期間を1~2週間→最短1日に短縮(10分の1)
製造業 品質管理・検査設計・R&D 最適化・シミュレーション

カネカ(太陽電池AI検査)

2024

太陽電池の検査工程に生成AIとディープラーニングのハイブリッドアプローチを導入。奈良先端科学技術大学院大学との共同研究で未知の欠陥にも対応できる検知システムを開発し、工場への実装を実現。

樹脂プラント乾燥設備で年間100t増産、太陽電池検査の未知欠陥対応
製造業 品質管理・検査 生成AI(画像・動画)画像認識・外観検査

日本ゼオン

2024

企業間でAI学習用の実験データを共有し、合成ゴムの物性予測AIモデルの精度向上を実証。米国グループ企業ZCLPとの間で独自変換プログラムにより7,000水準以上の配合データベースを構築し、秘密計算技術の実装も検討。

7,000水準以上の配合データベース構築、複合データによるAI精度向上を確認
製造業 設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

村田製作所(AI向けMLCC開発)

2024

AI半導体向けに従来品比約2倍の静電容量を実現した新型MLCC(積層セラミックコンデンサー)を世界初開発。AIサーバー・データセンター向け部品の売上が急拡大し、検査工程へのAI導入で作業時間約30%削減も達成。

静電容量約2倍(47μF→100μF)、検査工程作業時間約30%削減、AI関連売上2倍以上見込み
製造業 品質管理・検査設計・R&D 画像認識・外観検査

SCREEN ホールディングス

2024

半導体ウェーハ洗浄装置で世界シェア約5割を占めるSCREENが、AI半導体需要の急拡大に対応し先端組み立て装置に新規参入。HBM(高帯域幅メモリー)や先端ロジック向けの投資拡大を背景に、2025年3月期は純利益750億円で4期連続最高益を更新。

2025年3月期純利益750億円(4期連続最高益)、HBM・先端ロジック向け需要拡大
製造業 品質管理・検査設計・R&D 最適化・シミュレーション

豊田合成

2024

典型的ものづくり企業としてDXに取り組み、デジタル人材育成プログラムを2021年から推進。データサイエンスやAI活用の内製化を進め、製品検査の自動化や原価低減に向けたデジタル改革を実施。

デジタル人材育成3年目で成果創出段階に到達
製造業 品質管理・検査設計・R&D 画像認識・外観検査

矢崎総業(ロボット動作プランAI)

2024

NECと共同で産業用ロボットの動作プランをAIで自動生成するシステムを開発。ワイヤーハーネス製造における複数ロボットの動作計画をAIとシミュレーターの連携で自動化し、ティーチング作業を従来40日から1日に短縮。

ティーチング作業40日→1日に短縮、製造時間約10%短縮
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

矢崎総業(生成AI基盤Y-Assistant)

2024

Azure OpenAI Serviceをベースとした専用生成AI基盤「Y-Assistant」を自社開発し、全社約23万人の従業員を対象に2024年2月から本格導入。管理間接部門の生産性向上と販管費率の削減を推進している。

全社約23万人に展開、2024年2月本格導入
製造業 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

日本精工(状態監視ソリューション)

2024

AI技術と設備診断エキスパートの知見を組み合わせた状態監視ソリューションを拡充。ワイヤレスセンサーとクラウドを活用し、工作機械や産業機械の予知保全をリモートで実現するサービスを2024年より提供開始。

ワイヤレスシステム2024年1月提供開始、有線システム拡充2024年10月提供開始
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知