シェブロン（Chevron）のAI活用事例（エネルギー・インフラ／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域海外

導入段階全社展開

使用ツールHoneywell Experion DCS、Microsoft Azure

背景・課題

シェブロンは石油・ガスのサプライチェーンにおいて、需要パターン・気象条件・市場動向の変化に対する迅速な対応が求められていた。従来の手法では潜在的な混乱の検知が遅れていた。

HoneywellのExperion分散制御システムにAIを統合し、運用の信頼性を向上。Publicis SapientとのMicrosoft Azureへのクラウド移行で、サプライチェーンデータ基盤を刷新。ML アルゴリズムで需要パターン・気象・市場トレンドを分析し、在庫管理と物流を最適化。

サプライチェーンの脆弱性検知を45日早期化

AI搭載の予測分析により、サプライチェーンの脆弱性と混乱を従来比45日早く検知可能に。クラウドベースのデータ基盤により高度な分析・AIの適用が可能となり、在庫管理と物流全体の最適化を実現。

エネルギー企業のサプライチェーンAI化では、既存の制御システムへのAI統合とクラウドデータ基盤の刷新を並行して進めることが効果的。45日の早期検知は大規模な損失回避に直結する。