L1エネルギー・インフラ1,000名以上
送配電事業A社
画像検査・写真整理／TDSE株式会社（テクノスデータサイエンス・エンジニアリング／Microsoft Azure）
点検作業時間を初期段階で50%削減、3年後に80%削減を目指す（掲載ページ上の目標値）※母数規模の記載なし（参考値）
L1 ベンダー公表数値は公開時点のもの
電力事業B社
電力事業（発電・電力需給計画）／需要予測・在庫最適化／導入ツール: 株式会社グリッド（GRID／ReNom Power）
- 業種
- エネルギー・インフラ
- 規模帯
- 1,000名以上
- 業務領域
- 経営・マネジメント
- 公表時期
- 2023年11月
課題
導入前に抱えていた問題
電力需要・卸電力市場価格・再生可能エネルギー発電量などの変動要素が複雑化し、最経済となる発電機の運転計画策定が困難になっていた。
- 作業時間・コスト削減
- 品質・正確性
導入
導入したツール・取り組み
株式会社グリッド（GRID／ReNom Power） を導入。 用途は「電力需要・卸電力市場価格・再エネ発電量などの変動要素を踏まえ、AIが複数シナリオを自動生成して最経済の発電機運転計画（週間電力需給計画）を自動立案」（出典元の記載による）。
成果
公表されている成果
週間計画策定時間を1/2以下に短縮。あわせて年間10億円を超える収益効果を公表。
※母数規模の記載なし。当サイトの基準により、この数値は見出し・集計には使用していません。
定性的な変化（出典元の記載を要約）
AIが立案した週間計画をもとに需給計画を策定。策定時間を1/2以下に短縮し、年間10億円超の収益効果を得たとベンダー公式で公表。
出典とエビデンスレベル
L1 ベンダー公表
ベンダー（提供企業）が公表した導入事例。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。
出典: https://gridpredict.jp/news/20231120
最終確認日: 2026-07-16。掲載内容に誤りがある場合はお問い合わせからご指摘ください。
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