東京ガス(熱源機器最適制御AI)
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。
阪急電鉄(生成AI案内端末)
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。
JR東日本(鉄道版生成AI)
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。
小田急電鉄(ホーム安全AI)
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。
日本航空(手荷物AI解析)
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。
オプティマインド
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。
ヤマトホールディングス(AI観光案内)
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。
アサヒ飲料(AI新商品需要予測)
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。
カゴメ(AI選果機)
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。
ローソン(未来のコンビニ)
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。
農研機構(AIアシスト栽培技術)
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。
クボタ(十勝地方大規模畑作スマート化)
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。
鳥取県(スマート農業梨栽培実証)
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。
静岡県(スマート茶業実証)
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。
新潟県農業総合研究所(スマート水稲)
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。
JA帯広かわにし(ドローンAI作物管理)
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。
岩見沢市(ローカル5Gスマート農業)
北海道岩見沢市がローカル5Gを活用した自動運転トラクターの遠隔監視制御を実施。3台の農機同時自動運転で全体農家作業の25%削減を達成。北海道大学・NTTグループとの産学官連携で世界トップレベルのスマート農業を実現。
名古屋大学(ソクラテスAI対話システム)
名古屋大学の研究チームが生成AIを活用して古代ギリシャの哲学者ソクラテスと対話できるシステムを開発。西洋古典学の飛躍的発展に寄与する教育・研究ツールとして注目を集めた。
富谷市(子育て支援AIチャットボット)
宮城県富谷市が2024年2月~3月に子育て支援特化型AIチャットボット「Bebot」の実証実験を実施。1か月で600件以上のアクセスがあり、適切な窓口への誘導により相談件数が1.5倍に増加。
つくば市(生成AI政策提言)
つくば市がスーパーシティ構想の一環として、市議会議事録や住民の声を生成AIで分析し政策提言に活用するシステムを2024年度に整備。市政テーマ別に課題を自動抽出・可視化し、データドリブンな政策立案を実現。