最終処分場運営B社
需要予測・在庫最適化/NTTコミュニケーションズ(Node-AI)
年間約504時間の労務時間と100万円以上の人件費の削減効果を試算(pH予測は±0.2の誤差範囲)※母数規模の記載なし(参考値)
INDUSTRY HUB
廃棄物処理・リサイクル・環境の生成AI・AI導入事例5件。AIによる資源の自動選別、焼却炉・クレーンの自動運転、処理水の予測など、実際の導入現場の課題と定量効果を全件出典つき・エビデンスレベル明示で収録。
分母(母数規模)つきで削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3の用途だけ表示します。 n<3 の用途は統計として不十分なため表示しません。
この業種では、分母つき削減率が公表された事例がまだ n≥3 に達した用途がないため、 中央値は表示していません(正直表示)。個別事例は下の一覧をご覧ください。
※中央値は各事例の公表値(レンジは中点)から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。
需要予測・在庫最適化/NTTコミュニケーションズ(Node-AI)
年間約504時間の労務時間と100万円以上の人件費の削減効果を試算(pH予測は±0.2の誤差範囲)※母数規模の記載なし(参考値)
画像検査・写真整理/PFU(リコーグループ)
ビン選別工程の自動化を実現し施設の大幅な省人化を実現(実証時の認識精度99.8%)※母数規模の記載なし(参考値)
その他・複合/JFEエンジニアリング(BRA-ING)
延べ92日間の完全自動運転(うち59日間は連続完全自動運転)を達成し、従来より安定した燃焼状態を確認※母数規模の記載なし(参考値)
画像検査・写真整理/ウエノテックス(AIはRita Technologyが開発)
コンクリート・プラスチック・ダンボール・石膏ボード等の多種材質を自動選別、約1個/秒の選別速度で24時間連続稼働※母数規模の記載なし(参考値)
その他・複合/カナデビア(旧・日立造船)
撹拌度の可視化とAI自動運転でごみ質を均一化し、燃焼の安定性向上・自動化率の向上を実現※母数規模の記載なし(参考値)