機械・設備・位置のAI活用事例

【成果】 実証実験の段階ではありますが、AI収穫ロボットの導入により、収穫にかかる労働時間を約60%削減できる見込みです。また、人の手を触れずに収穫することで、いちごの鮮度が従来よりも約4日長く保たれるという定性的な効果も確認されています。 小分けの栽培棚を採用したことでスペースに合わせた設置が容易になり、将来的には空港や社員食堂、ショッピングモールなど、多様な場所での都市型農業の展開が期待されています。

【成果】 チャットツールを通じた直感的な情報アクセスの実現により、日々の点検作業時間を40%削減することに成功しました。異常発生時においても、現場のデータや復旧手順を迅速に呼び出せるようになり、初期対応のスピードが大幅に向上しています。 また、暗く狭いトンネル内で大型施工機械が稼働する危険な現場において、遠隔からリアルタイムで状況を把握できるようになったことは、作業員の安全確保にも大きく貢献しています。今後は研究開発拠点「N-フィールド」でのテストを経て、ダムや道路、ビルなど多様な建設現場への横展開を目指しています。

【成果】 本プロジェクトは現在実証実験の段階ですが、エクセルやメールに依存していた属人化からの脱却により、大幅な業務効率化が期待されています。 具体的には、2030年までに現時点から3割の業務工数削減と、業務品質の向上を目標に掲げています。また、市場の稼働データを活用した需要予測の精度向上により、サプライチェーン全体の最適化に繋がる点も、大きな価値をもたらすと見込まれています。 さらに、AIを活用したソリューションの社内実践を通じて蓄積されたノウハウは、将来的にお客様への提供も見据えられており、自社のDX推進にとどまらない新たな価値創出へと繋がっていく予定です。

【成果】 2019年からの試験的な運用を経て、明らかに不具合の予兆を示す有効な特徴量の抽出に成功しました。例えば、ボーイング787のエアコンシステム部品における不具合の予兆検知では新たな特徴量を発見し、この取り組みは航空技術協会の表彰審査会委員長特別賞を受賞するなどの高い評価を得ています。 また、従来の整備士の知見では「システム稼働中に兆候が現れる」と考えられていた事象に対し、AIの分析によって「システム停止中に特定の傾向を示す特徴量が存在する」という新たな事実が判明するなど、人間の経験則を補完する定性的な成果も生まれています。 現在では部品整備部門との共同分析も進んでおり、より多くの担当者がデータ分析に取り組む体制が構築されつつあります。

【成果】 高性能タイヤの設計において、試行錯誤を繰り返すことで段階的に性能と安定性が向上しました。ゴムの混合プロセスでは、物性値を狙い通りに推移させるための因子の特定に成功しています。また、スタッドレスタイヤの設計では、タイヤを試作する前に決定できる設計因子に基づいた見通しの良い関係式を得ることができました。さらに、データと対峙することで新たな気付きが得られ、タイヤの設計プロセスを革新するためのデータ活用が一気に加速するという副次的効果も生まれています。

【成果】 本システムは、インフィックのグループ法人である株式会社まごころ介護サービスの介護施設「まごころの家＊馬渕」に先行導入されました。AIが個々人の行動パターンを学習することで、不必要または不十分なアラート発報が削減され、介護スタッフの業務負荷軽減に貢献しています。また、入居者の状態をデータとして可視化できるため、生活スタイルの中長期的な変化を把握しやすくなりました。 今後は、施設介護だけでなく在宅介護の領域への展開も見据えられています。

【成果】 情報の一元化により、規制管理者への問い合わせ回数が大幅に減少し、現場の人的負荷を軽減することに成功しました。チャットアプリを通じたリアルタイムな映像確認が可能になったことで、これまで1日あたり約60分かかっていた現場状況の確認時間が、わずか3分程度へと劇的に短縮されています。 また、規制履歴の自動記録と一括出力により、毎月約100分を要していた集計・記録作業が不要となり、転記ミスの防止と情報の正確性向上という定性的な効果も得られました。今後は、センシング情報の追加による適用範囲の拡大を目指すとしています。

【成果】 ニトリグループでは、最適な配送ルートを高速で作成できるようになったことで、商品配送におけるドライバーの労働時間短縮を実現しています。 さらに、効率的な配送ルートの運用によってCO2排出量が削減され、地球温暖化や大気汚染といった環境負荷の軽減にも貢献している点が高く評価されています。

【成果】 新たなロボットの導入とシステムの改良により、「楽天無人配送」のサービス提供範囲が大幅に拡充されました。対象店舗には従来のカフェやスーパーマーケットに加え、新たにケーキ店やコンビニエンスストアが参画し、取り扱い商品数は4,500品以上に増加しています。 また、配送対象地域も晴海全域から月島や勝どきの一部へと広がり、ユーザーが指定できるお届け場所は90カ所を超える規模へと成長しました。今後はAvrideのロボットを順次10台まで増強する予定であり、物流の革新を通じた地域社会の利便性向上が期待されています。

【成果】 本プロジェクトは実証実験の段階であり、収量最大30％増と品質向上を目標に掲げて検証を進めています。 収集されたデータは株式会社NTTデータが提供する営農支援プラットフォーム「あい作」に蓄積され、離れた場所にいる農業従事者と営農指導員がタイムリーに情報共有や相談を行える環境の構築が期待されています。今後は対象品種や作物を拡大し、日本全国や海外への展開も視野に入れた取り組みが計画されています。

【成果】 従来は外部機関の専用装置による実験で半年以上かかっていた熱間延性の予測が、独自開発した分析モデルによってわずか数分で実行可能となり、大幅なリードタイム短縮を実現しました。また、現場のユーザーが数値を入力するだけで簡単に予測結果を得られるシステムが完成し、鋼材の種類に応じて複数のモデルを使い分けることで予測精度をさらに高めています。 現在では300人以上の社員がツールを活用し、30件以上のプロジェクトが実用段階に進むなど、組織全体にデータドリブンな課題解決の文化が定着しつつあります。

【成果】 実践的な演習を通じて、総務・人事部門による「人員変動予測」や、建物管理分野における「空調の設定温度と室温の相関分析」など、実際の業務への適用が見込める具体的な成果が生まれ始めています。 参加した社員からは「最初は難しいと身構えていたが、やってみると意外にできた」「少しでも成果が出ると楽しいので継続したい」といった前向きな声が多く寄せられており、現場のデータ活用に対する意識変容が確認されています。経営陣からも「途中で形骸化させず継続してほしい」と強力な後押しを受けており、全社的なデータ利活用文化の定着に向けて確かな手応えを得ています。今後は参加チーム数をさらに拡大し、将来的にはグループ会社全体への展開も視野に入れています。

【成果】 段階的な研修プログラムの導入により、受講者がデータ分析のプロセスや価値を深く理解し、取り組むべき目標がより明確になるという効果が得られました。実際の業務データを用いたOJTを通じて、業務の効率化や高度化が見込める案件が複数創出され、中には実際の業務で運用される段階に進んだ事例も生まれています。 今後に向けては、研修の最終報告会を全社に公開することでデータ分析の必要性を広く啓発するとともに、社内でのデータ分析事例共有会を開催し、さらなるデータ活用文化の浸透と受講者の拡大を目指しています。