Enbridge（エンブリッジ）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Microsoft Azure ML、M365 Copilot、Azure OpenAI（ChatENB）、Integrity Engine

背景・課題

パイプラインの第三者損傷や劣化リスクの早期検知が安全と環境保護に不可欠だった。

Integrity EngineがAI/MLで保全ニーズを自動特定。航空監視とAIで右手用地の異常を効率的に検知。ChatENBチャットボットで社内知識共有。従業員の約1/3にM365 Copilotを展開。

2024年に456件のインライン検査実施、パイプライン保全に12.7億ドル投資、39,641件のパイプライン検査と962件の予防保全掘削

2年以内にワークロードの80%以上をAzureに移行。AIによる脅威検知の精度と速度の大幅向上。

クラウド移行とAI導入を一体的に進めることで、大規模インフラの安全管理を効率化できる。