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261件の事例 / 全1933件 定量効果あり

東京海上日動(ドラレコAI事故状況再現)

2024

東京海上日動が、通信機能付きドライブレコーダー「ドライブエージェント パーソナル(DAP)」に事故状況再現システムを備えている。事故時のデータを受信してから5分程度でAIが事故を分析し、過去の判例に基づく責任割合の参考値を算出する。

ドライブレコーダー端末から事故時のデータを自動送信し、データを受信してから5分程度でAIが事故を分析する。
金融・保険 不正検知・リスク管理 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

オープンハウスグループ(AI業務自動化)

2024

AIを活用した宅地自動区割りシステムと住宅チラシ自動作成システムを導入し、年間25,700時間の業務削減を達成。不動産業界のDX成功事例として注目を集める。

年間25,700時間の業務削減(チラシ作成11,250時間含む)
建設・不動産 マーケティング・広告設計・R&D 生成AI(テキスト)生成AI(画像・動画)最適化・シミュレーション

三井化学(ボイラーAI)

2024

大規模ボイラープラントのスタートアップ操作にAIガイダンスを導入し、熟練運転員と同等のボイラー昇圧操作を実現。AIによるプラント操業支援の新形態を実証。

熟練運転員と同等の操作精度を達成
製造業 生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

京セラ(電力需給AI)

2024

AIを活用した需給管理システム「AEMS」を開発し電力事業者に展開。AIによる高精度な電力需給予測で再エネ活用と安定供給の両立を実現。

電力需給管理の自動化・高精度化
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

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

横浜ゴム

2024

独自のAI利活用フレームワーク「HAICoLab」で人とAIの協奏によるタイヤ開発革新を推進。XAI(説明可能なAI)によるタイヤ設計支援システムで経験の浅い技術者の設計を支援。

日本ゴム協会賞受賞(2024年5月)
製造業 品質管理・検査設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

アマダ

2024

「アマダAIイノベーション研究所」を設立し、AIを板金加工に活用する研究を推進。IoT「V-factory」は世界1,500社超・4,000台超のマシンと接続し生産工程全体の最適化を実現。

世界1,500社超・4,000台超のマシン接続
製造業 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

レゾナック

2024

AIを活用した材料探索ツールを独自開発し、半導体パッケージ用レジストのポリマー最適組成を従来の5分の1の時間で探索可能に。アニーリング技術で約10万年かかる計算を約10秒に短縮。

材料探索時間を5分の1に短縮、計算時間を約10万年→約10秒
製造業 設計・R&D 最適化・シミュレーション

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

積水化学工業

2024

日立と協創しAI・量子アニーリングを活用したマテリアルズインフォマティクス(MI)を推進。材料特性予測AIの精度向上により材料開発期間を2割短縮。

材料開発期間2割短縮
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

豊田通商

2024

グループの半導体商社ネクスティエレクトロニクスがNVIDIA製GPU試用サービス「GAT」を提供開始。自動車業界の生成AI・自動運転開発需要に対応。

1週間〜最長6カ月のトライアル提供
IT・通信 設計・R&D 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

双日

2024

タイの農業DXプラットフォーム事業にAI技術を導入。さくらインターネットのGPUクラウドとデガスのAIで土壌・病害データを分析し、キャッサバ農家への肥料提案を実現。

2030年度までに110万農家のデータ獲得目標
農業・畜産 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

伊藤忠商事

2024

グループ会社向けにデータ分析・AIを活用したサプライチェーン改善サービスを横展開。倉庫作業の均一化や配送トラック稼働率の向上により、年間15億円のコスト削減効果を創出。

年間15億円のコスト削減、グループ11社17件導入
小売・流通 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

セイコーエプソン(CAE×AI検証)

2024

製品設計のCAE(コンピューター支援設計)作業にAI技術を適用検証。過去データのパターン分析とAI活用により、設計初期段階から最適な解析条件を設定可能に。

設計初期段階での最適条件設定を実現
製造業 最適化・シミュレーション設計・R&D 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

資生堂

2024

資生堂はアクセンチュアと共同でAIによる「処方開発AI機能」を開発し、化粧品開発デジタルプラットフォーム「VOYAGER」に搭載。100年以上の研究知見とAIを融合し、2024年2月から本格稼働を開始した。

製造業 設計・R&D 生成AI(テキスト)最適化・シミュレーション

アサヒ飲料

2024

アサヒ飲料はAIで生産・販売・在庫情報を分析する「MOVO PSI」を活用し、物流の輸送量平準化を推進。実証実験で輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減を達成した。

輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減
飲食・食品 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

GLP(プラスオートメーション)

2024

三井物産との合弁会社プラスオートメーションを通じ、初期費用ゼロのRaaS(ロボット・アズ・ア・サービス)で物流施設にロボットを提供。全国127拠点に4,400台超のロボットを導入済み。

全国127拠点、4,400台超のロボット導入
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

GROUND

2024

物流施設統合管理システム「GWES」にAI配送計画自動作成機能「Delivery Optimizer」を追加。実証実験でチャーター便台数38%削減、宅配便委託コスト30%以上削減を達成。

チャーター便台数38%削減、宅配便委託コスト30%以上削減
物流・運輸 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

Hacobu(MOVO PSI)

2024

JDSCと協業し、メーカー・卸・小売を跨ぐPSI情報共有サービス「MOVO PSI」を開発。キリンビバレッジで輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減を実現。

キリン:輸送コスト9.1%削減・在庫日数13.2%削減、アサヒ:輸送コスト6.2%削減
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

センコーグループ

2024

JDSCと共同で物流倉庫の人員配置をAIで最適化するシステム「SAIFOMW」を開発。テスト運用で14%の工数削減余地を発見し、2024年7月から千葉県の3拠点(400人超)で本格運用を開始。

14%の工数削減余地を発見、400人超の大規模拠点で運用
物流・運輸 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション