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205件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ボストン・サイエンティフィック(Boston Scientific)

2024

AI搭載の次世代心臓モニター「LUX-Dx II+」を発売。デュアルステージAIアルゴリズムで不整脈検出の偽陽性を削減し、アラート疲れの解消と臨床ワークフロー効率化を実現。

652人18,665アラートの臨床データで精度検証済み
医療・ヘルスケア 品質管理・検査 異常検知・予兆検知

クレディセゾン(AI与信)

2024

クレジットカードの不正利用検知にAIを活用し、リアルタイムで不審な取引パターンを検出。さらにAIベースの与信モデルで審査精度を向上させ、カード会員の安全性と利便性を両立。

リアルタイムでの不正取引検知
金融・保険 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

静銀信用保証

2024

HEROZ社の将棋AI技術を応用した住宅ローン不正検知AIシステムを導入。過去の審査データで学習したモデルが不正利用の可能性をスコアで可視化し、審査業務の精度と効率を向上。

不正利用の可能性をスコアで即時可視化
金融・保険 不正検知・リスク管理 異常検知・予兆検知

千葉銀行

2024

ラックの金融犯罪対策ソリューション「AIゼロフラウド」を導入し、特殊詐欺による不正出金や不正口座をAIで高精度に検知。従来のルールベースでは困難だった複雑な不正パターンの検出を実現。

PoC段階で判定率90%以上を達成
金融・保険 不正検知・リスク管理 異常検知・予兆検知

静岡銀行

2024

グループ会社の静銀信用保証にて、HEROZ社の住宅ローン不正検知AIシステムを導入。過去の審査データで学習したAIモデルが不正利用の可能性をスコアで可視化し、審査精度と効率を向上。

不正利用の可能性をスコアで即時可視化
金融・保険 不正検知・リスク管理 異常検知・予兆検知

ENEOS(製油所AI自動運転)

2024

川崎製油所で世界初の原油処理装置AI自動運転を稼働。24個の運転重要因子を常時監視しながら13個のバルブを同時操作し、手動を超える効率的運転を達成。

24個の運転重要因子監視、13個のバルブ同時操作、手動を超える効率達成
エネルギー・インフラ 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

三菱マテリアル

2024

「五感代替AI」をコンセプトにAI活用を前提としたプロセス改革に着手。世界的な人材不足に備え、既存の製造プロセスにAIを組み込む従来型から脱却。

AI活用を前提としたプロセス改革の開始
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

カネカ

2024

全社でAIプラットフォームを展開し100件超のAI活用テーマを実業務に適用。樹脂プラントの乾燥設備自動制御では1日20回の警報をゼロに、年間100トンの増産を実現。

100件超のAI活用テーマ実業務適用、警報1日20回→ゼロ、年間100トン増産
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

エクソンモービル(ExxonMobil)

2024

エクソンモービルは掘削最適化のためにAI強化学習・ニューラルネットワークの特許群を開発し、掘削パラメータのリアルタイム最適化と掘進速度の向上を実現。年間ICT支出18億ドルをAI基盤に投資している。

年間ICT支出18億ドル(2024年)、ガイアナ〜オーストラリアの生産最適化にAIを活用
エネルギー・インフラ 設計・R&D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

シェブロン(Chevron)

2024

シェブロンはHoneywellとの協業でAI搭載の分散制御システムを展開し、サプライチェーンの脆弱性を従来比45日早く検知。Publicis SapientとのAzureクラウド移行でデータ分析基盤も刷新した。

サプライチェーンの脆弱性検知を45日早期化
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全物流・配送最適化 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

フェデックス(FedEx)

2024

フェデックスはAI搭載の出荷監視・介入ソリューション「FedEx Surround」を欧州市場に展開。機械学習による予測分析で出荷リスクを事前に検知し、ヘルスケア・航空宇宙・ハイテク業界の高付加価値貨物を保護している。

2秒ごとの位置データ送信(従来の数十倍の追跡頻度)
物流・運輸 物流・配送最適化 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

シェル(Shell)

2024

シェルはC3.aiとMicrosoft Azureを活用したAI予知保全プログラムを全世界10,000台以上の機器に展開。非計画ダウンタイムを45%削減し、年間約4億ドルのメンテナンスコスト削減を実現した。

非計画ダウンタイム45%削減、メンテナンスコスト年間約4億ドル削減、設備稼働率93%→98%向上
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ハネウェル(Honeywell)

2024

ハネウェルはCiscoとの協業でAI搭載ビル管理ソリューション「Forge Sustainability+」を展開。リアルタイム占有率に基づくHVAC自動制御でエネルギー消費と生産性の最適化を実現した。

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

キャタピラー(Caterpillar)

2024

キャタピラーは160万台以上の接続資産から16ペタバイトのデータを収集し、AIによる予知保全サービスを提供。2024年には生成AI搭載のサービス推奨エンジンを立ち上げ、顧客のダウンタイム最大30%削減を実現した。

160万台の接続資産、16ペタバイトのデータ、顧客のダウンタイム最大30%削減、メンテナンスコスト最大20%削減
製造業 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

スイス再保険(Swiss Re)

2024

スイス再保険は2024年半ばに生成AIベースの保険金請求分析ツール「ClaimsGenAI」を導入。1,000件以上の不正アラートを生成し、数百万ドル規模の不正防止パイプラインを構築した。

1,000件以上の不正アラート生成、数百万ドル規模の不正防止パイプライン構築
金融・保険 不正検知・リスク管理 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

キャピタル・ワン(Capital One)

2024

キャピタル・ワンはグラフニューラルネットワークと金融取引埋め込み技術を活用した高度な不正検知システムを開発。AIアシスタント「Eno」と組み合わせ、精度を17ポイント向上させながら誤拒否を削減した。

不正検知精度17ポイント向上、正当取引の誤拒否を削減
金融・保険 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

西松建設(IoT×生成AI)

2024

MODEのIoTプラットフォーム「BizStack」と生成AIアシスタント「BizStack Assistant」を山岳トンネル工事に導入。設備点検時間を40%削減し、IoTと生成AIの協調で現場DXを推進。

設備点検時間40%削減
建設・不動産 生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

西松建設

2024

山岳トンネル工事の濁水処理設備をAIで自動管理するシステム「FlocTrack」を開発。pH・濁度・フロック形成映像から処理剤添加量を最適制御し、管理時間を約36%短縮。

管理時間約36%短縮(730分/週→470分/週)
建設・不動産 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

伊藤ハム米久ホールディングス

2024

静岡県三島市に約200億円を投じてAI・IoT活用のハム・ソーセージ次世代工場を建設。生産条件のリアルタイム最適化と予知保全により、生産能力2倍と省力化を目指す。

投資額約200億円、年間約25億円の償却前利益効果見込み、2026年完成予定
飲食・食品 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

Caterpillar

2024

AIを活用した予知保全で建設機械のダウンタイムを最小化し、メンテナンスコストを削減。リアルタイムのフリート管理と設計・製造プロセスの効率化にもAIを展開。

ダウンタイム最小化とメンテナンスコスト削減を実現
製造業 設計・R&D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