人工知能（AI）はパイロット段階を脱し、すでに具体的な成果をもたらしながら、本番システムに組み込まれています。
AIの導入はデジタルワークフローを超えて、工場、送電網、鉱山、病院、サプライチェーンへと広がっており、自律型AIエージェントと人による監督を組み合わせた形で行われています。
世界経済フォーラムのMINDSイニシアチブは、測定可能な業務上、社会的、持続可能性上の成果をもたらす革新的なAI活用事例を代表する16の組織を、第3期コホートに選出しました。
人工知能（AI）の導入速度は、その実際の成果を示す証拠を上回っています。世界経済フォーラムのMINDSプログラムは、パイロット段階から本番環境で測定可能な成果をもたらすAIの導入事例に光を当てることで、そのギャップを埋めることを目的としています。
昨年、中国・天津で開催された「サマー・ダボス」で第1期コホートが発表され、18件の事例を含み、列車運行の最適化から診断医療へのアクセス改善まで多岐にわたります。第2期コホートは15件が、今年初めにスイス・ダボスで開催された世界経済フォーラム2026年次総会で発表されました。
今回発表された第3期コホートには、26の組織による16件の事例が加わり、1年前にはまだ見えていなかった3つの傾向が明らかになっています。
第一に、AIは画面の中から物理的な世界へと広がりつつあります。今回のコホートにおける導入事例は、データや意思決定ツールの内部にとどまらず、鉱山、工場、送電網、病院といった現場で稼働しています。
第二に、エージェント型システムは、ガバナンスを組み込んだ形で登場しつつあります。階層化された人による監督、業務上の安全対策、ロールバックの仕組みが、導入初日から標準となっています。
第三に、エネルギー使用量の削減、材料廃棄物の減少、走行距離の削減といった持続可能性に関する成果が、システムの主目的が排出削減でなかった場合でも、業務上の成果として現れています。
16件の事例を、生産性、持続可能性、医療、学習、信頼できる情報、そして強靭なインフラという6つのテーマに整理しました。以下では、組織がこれらの重要なマクロシステム・レベルの課題の解決にAIをどのように活用しているかを紹介します。
第3期コホート：数字で見る概要
16：世界各国28カ国で導入された選定事例
50%：選定されたMINDSのうち、本社が大中華圏にあるものは50%、欧州に25%、北米に15%、南米、アフリカ、オーストラリア、ニュージーランドに3.5%です。
55%：検証済み応募者のうち、AIにより精度や欠陥検出が向上した、またはエラーが減少したものです。
30%：検証済み応募者のうち、AI導入後に事業運営で消費するエネルギーを削減したものです。
50%：検証済み応募者のうち、AIを用いて一人当たりまたは単位当たりの生産量やスループットを増加させたものです。
テーマ別の選定MINDS
1. 生産性とイノベーションを通じた成長の加速
業務全体の生産性、品質、スピードを高め、組織がより少ない投入でより多くの価値を提供できるようにすること。
Valterra Platinum and Dunia Innovation GmbH
課題：産業用触媒および材料の研究開発（R&D）は、遅く、分散しており、手作業による実験に依存しており、比較可能なデータも限られています。排出制御および産業システムにおいて、これにより開発が遅れ、コストが増大し、プロジェクトは最大3億ドルのリスクにさらされています。
アプローチ：自律型ロボティクス、AIによる実験選定、シミュレーション、リアルタイム学習を組み合わせたクローズドループ型の自律プラットフォームであり、発見を加速させます。1日で15人の科学者の週間生産量に相当する実験能力を提供します。
成果：産業における実験処理能力を最大5,500%（約56倍）に向上させ、数カ月を要していたR&Dのタイムラインを数週間に短縮し、1回の実験あたりの運用コストを最大2,000ドルから300ドル未満に削減しました。
Molecular Universe Pte. Ltd. (SES AI Corp)
課題：電池の性能向上は依然として遅く、高コストです。科学者は、断片化されたデータと時間のかかる試験を用いて膨大な化学設計空間を探索しなければならず、性能、安全性、充電速度、寿命の進展が制限されています。
アプローチ：同社は、科学文献、シミュレーション、実験室データ、自律実験を組み合わせ、化学に特化したAIモデルと継続的な実験フィードバックを用いて電池材料を特定・最適化するAI駆動型材料探索プラットフォームを開発しました。
成果：電解質の発見にかかる期間を約2年から3カ月に短縮し、物理的な実験は最大70%削減されました。これにより、R&Dの効率化、コスト削減、より安全なエネルギー貯蔵システムの開発加速に貢献しています。
Qingdao Hisense Hitachi Air-conditioning Systems Co., Ltd.
課題：エアコンメーカーは、カスタマイズと品質への需要の高まりに直面していますが、断片化されたデータと手作業のワークフローが依然として設計、実装、最適化を支配しており、市場投入を遅らせ、自動化を制限し、品質を低下させています。
アプローチ：AI対応のワークフローにより、工程設計、実装、最適化を一元化します。シミュレーションにより物理的な試験を削減し、ソフトウェアおよび文書は自動生成されます。一方、AIモデルが製品をライン内で検査し、生産からのフィードバックが設計を継続的に改善します。
成果：AIワークフローを導入した工場では、製品開発が37%速くなり、一人当たりの生産効率が49%向上し、AIによる品質検査が全面的に実施され、初回歩留まりの損失が30.4%減少し、異常への対応が83%速くなりました。
KUKA and Mech-Mind Robotics Technologies Co. Ltd.
課題：現代の製造ラインは、サブミリメートル単位の公差で、しばしば危険な環境において数十種類の製品バリエーションに対応しなければなりません。従来のロボットは、すべての部品が同じ場所にある場合にのみ機能するため、新しいバリエーションごとにカスタム治具の製作と再プログラミングが必要となり、手作業による運用を余儀なくされ、その拡張はますます困難になっています。
アプローチ：AI駆動の3Dビジョン、ワールドモデル、標準化されたソフトウェアを組み合わせたインテリジェンス・プラットフォームであり、既存のあらゆるロボットアームを適応型のインテリジェントエージェントへと変えます。1,000種類を超えるロボットモデルに対応しており、個別のエンジニアリングなしでの後付け導入を可能にします。また、ロボットに「目、頭脳、グリッパー」を与え、現実世界の複雑さに対応しつつ、疲労と職場のリスクを低減します。
成果：提携した組立ラインでは、単一シフトの生産能力が50%向上し、労働効率が30%改善しました。危険作業は完全に自動化され、人への危害を回避しました。また、ラインは停止や再設計なしに新しいバリエーションへの柔軟性を備えるようになりました。
Xuchang Pang Donglai Trade Group Co. Ltd and Mettler Toledo (Changzhou) Measurement Technology Ltd.
課題：スーパーマーケットでは、包装、生鮮食品、レジの各工程が切り離された手作業のワークフローに依存しています。機械の絶え間ない再調整、資源の無駄、手作業による照会もサービスを遅らせ、コストを増大させ、顧客満足度を低下させています。
アプローチ：クラウドとエッジを組み合わせたAIシステムにより、包装、生鮮食品、レジを連携させます。画像、重量、寸法データを用いて、AI搭載デバイスが99%の精度で商品を識別する一方、中央プラットフォームがデバイスを監視し、店舗全体でモデルを継続的に再訓練し、誤ったデータをフィルタリングします。
成果：商品1点あたりのレジ処理時間が60%短縮し、フィルムの廃棄が20%減少、包装の合格率が18ポイント上昇し、プレパック機械のダウンタイムは店舗あたり1日30～60分短縮されました。
2. 持続可能な地球、エネルギー、食料システムの構築
経済成長に伴い、排出と廃棄物を削減し、効率性と送電網の信頼性を高め、自然を保護すること。
Bota Biosciences
課題：バイオR&Dは、設計・構築・試験・学習のサイクルが遅いためにボトルネックとなっており、本来数週間で完了すべき研究提案が、しばしばそれ以上の時間を要しています。曖昧な専門用語や一貫性のない表現も停滞を招き、バイオ製造の拡大を滞らせています。
アプローチ：実験計画からバイオファウンドリーでの実行までの全工程を自動化する、合成生物学向けの自動運転型研究所です。大規模言語モデル、1,000万件を超える独自の実験データ点、そしてAIが生成した計画を曖昧さのない機械実行可能な実験プロトコルへと変換する新しい構造化言語（バイオプロトコル言語）を組み合わせることで実現しています。
合成生物学の自動運転型研究所は、実験計画からバイオファウンドリーでの実行までの全工程を自動化します。大規模言語モデル、1,000万件を超える独自データ点、そしてAIの計画を機械実行可能なワークフローに変換する構造化バイオプロトコル言語を組み合わせています。
成果：計画から実行までの時間が70%を超えて短縮され、科学者一人当たりの実験処理能力が2～3倍に向上しました。
中国南方電網（CSG）広西電網（CSG AI Technology Co.および中国南方電網との協力）
課題：再生可能エネルギーの発電、極端な気象、または送電網のトポロジーが電力の流れを変化させると、重要な送電経路が過負荷になる可能性があります。オペレーターは、短い時間枠内での手作業による確認、現場での経験、再計算に頼ってきたため、判断が遅く、より保守的で、拡張性の低いものとなっていました。
アプローチ：本システムは、リアルタイムの電力網データ、予測、ネットワーク状況を継続的に読み取ります。強化学習エージェントが、発電機、蓄電池、制御可能な負荷に対する安全な調整を推奨し、それぞれ運用制約と照合され、シミュレーションで検証され、実行前にオペレーターが確認します。
成果：広西の制御センターでは、深刻な過負荷が約90%削減されました。対応速度は約3倍に向上し、戦略は数秒で生成されるようになり、同時にコスト削減も実現しました。
TW Solar
課題：太陽電池の製造では、高度に自動化された生産ラインを連続的に移動する数百万枚の極薄シリコンウェハーを扱います。各セルのデータは複数の独立したシステムに収集・分散されており、異常が発生した際には手作業での照合が必要です。使用されているトレーサビリティシステムの多くは受動的であるため、是正が遅れ、歩留まり性能が低下し、製造コストが増加しています。
アプローチ：ウェハー単位のトレーサビリティ・プラットフォームとAIアルゴリズムを用いて、同社は、特定の設備と工程まで根本原因を特定し、異常を継続的に監視・予測するクローズドループ・システムを構築しました。
成果：根本原因の調査時間を3日から3分に短縮し、問題への対応と是正措置の効率を大幅に改善しました。また、一人当たりの生産量を7%向上させ、太陽電池の歩留まりを0.5%改善し、変換効率を0.1%向上させました。
上海交通大学およびLenovo
課題：AI、企業向け、高性能コンピューティング（HPC）のワークロードが急速に増加し続ける中、データセンターは、エネルギー消費の増加、電力供給の制約、そして炭素排出を削減しながらコンピューティング能力を拡張する必要性という、増大する圧力に直面しています。
アプローチ：クラウドおよびデータセンターのインフラ全体で、企業、AI、HPCのワークロードを継続的に最適化するAI駆動のオーケストレーション・プラットフォームです。エネルギーをスケジュール可能な資源として扱います。Lenovo xCloud AIOpsを基盤とし、統合された意思決定エンジンを用いて、ワークロード、コンピューティング、冷却、電力システムをリアルタイムで最適化します。
成果：上海交通大学のデータセンターで導入・検証され、本ソリューションはエネルギー消費を最大11%削減し、年間で最大310トンの二酸化炭素排出を削減しました。同時に、同じ電力予算の下で、より高いコンピューティング出力とインフラ効率を実現しました。
Occidental
課題：掘削に数百万ドルを投じる前に、企業は地質貯留層と石油・ガスが最も存在する可能性の高い場所についてより深い理解を必要としています。現在、地質学者とエンジニアは膨大な地質・地震データを手作業で解釈しています。現在、地質学者とエンジニアは膨大な地質・地震データセットを手作業で解釈しており、これは遅く、拡張が困難なプロセスであり、わずかな違いが掘削、埋蔵量、資本配分に大きく影響しうるものです。
アプローチ：同社は、地質学者とエンジニアが地下状況の共有された初期評価を構築できるよう支援するAIツールキットを開発しました。坑井検層、岩石化学、センサーデータ、過去の解釈を用いて、岩層を相関させ、掘削前に岩相を予測し、地質学的に類似したゾーンを特定し、地下の石油、ガス、水の量を推定します。既存のワークフローに統合され、専門家はAIが生成した解釈を確認し、改良することができます。
成果：これまで数カ月を要していた地質解釈作業が、数日で完了するようになりました。掘削の停止時間が減少し、掘削ツールの交換回数が減り、水平掘削時間も短縮されています。
3. より良い医療により健康的な生活を構築
診断の遅れ、分断されたケアの流れ、長い待ち時間、手の届かない治療費に対処し、成果と公平性を向上させること。
SBP Group
課題：新薬を治験から患者に届けるまでには、数年を要することがあります。医療機関では、コンプライアンスを重視した専門的な意思決定が、システム、文書、個人の専門知識に分散したままであり、R&Dを遅らせ、業務効率を低下させ、患者のアクセスを遅らせています。
アプローチ：臨床、商業、企業管理のワークフローに専門エージェントを組み込んだ、統制されたエンタープライズAIの運用モデルです。段階的な自律性の枠組みにより、低リスクの業務は自動化され、中リスクの判断は人との協働によって支援され、高リスクの医療、財務、コンプライアンス上の判断には人による承認が必要とされます。
成果：本システムは20,000人を超える企業ユーザーを支えており、これまでに累計100万件を超えるAI支援によるレビューを完了しています。患者のスクリーニング時間は83%短縮され、臨床施設の調査サイクルは67%短くなり、中核的な医療業務のシナリオにおける業務効率は30%向上し、市場分析サイクルは1カ月から1日に短縮されました。
4. 学習、スキル、文化、機会の拡大
費用、言語、地理的な障壁を取り除き、生涯にわたって学習をスキルと仕事に結びつけること。
グラナダ県の教育開発、職業訓練、大学、研究、イノベーションに関する地域代表部、グラナダ大学（UGR）の心の・脳・行動研究センター（CIMCYC）、およびATENXIA
課題：約6人に1人の子どもが、注意力や読み書きに関連する困難を経験していますが、子どもと青少年に対する現在の介入手法は、依然として標準化された臨床医主導のモデルと手作業による専門家の監督に大きく依存しています。
アプローチ：AI駆動のゲーム化されたプラットフォームで、運動や介入の経路をリアルタイムで継続的に適応させる一方、専門家が関与し続けます。
成果：読み書きに関連する認知面の成果が25～35%向上し、16週間の介入期間にわたって、監視および手作業による介入調整に要する時間が最大50%減少しました。
5. 信頼できる情報とガバナンスの保護
情報の信頼性を高め、サイバーセキュリティと法的責任を強化し、迅速かつ公正で安全なサービスを提供すること。
Netsafe and Standard Security
課題：メール詐欺は経済に影響を及ぼすだけでなく、報告された損失額は最大30億NZDに達し、また、デジタル機器に不慣れなユーザーや経済的に脆弱な世帯を不均衡に狙うことで、大切な人々にも影響を与えています。詐欺防止は依然として受動的な仕組みであるため、詐欺師はほぼ費用も摩擦もなく活動を続けています。
アプローチ：詐欺の報告を受動的な受付プロセスから、能動的な敵対者妨害のワークフローへと転換します。個別化されたAIペルソナを生成し、詐欺師と自律的に長時間の会話を行わせ、その時間を浪費させ、大規模に業務を妨害するプラットフォームを通じて実現します。
成果：同プラットフォームは、AIによる対応のために詐欺メールを転送した4万人を超える市民を動員し、297,490通のメールと9,510の固有の詐欺師アカウントにわたり、7,500時間を超える詐欺師の時間を消費させました。
Quipu
課題：ラテンアメリカでは、個人商店、露店商、配達ドライバーなどの非公式労働者の80％以上が、従来の与信評価が過去の借入履歴に依存しているため、正規の融資を利用できずにいます。記録がないために融資を断られ、その代わりに犯罪組織が運営する高利貸しに頼らざるを得ず、最大800％の利息を課されています。
アプローチ：金融関連のSMS通知（リアルタイムの収入と支出のパターンを把握）を読み取るマルチモーダルAIスコアリングエンジンを、事業動画、商品写真、ソーシャルメディア上の活動と組み合わせ、これらすべてを与信シグナルとして扱います。本システムは535を超える変数を抽出し、視覚的埋め込みを用いて画像のみから事業の存続可能性を評価し、予測力を25％向上させています。
成果： 本プラットフォームは30万件を超える個別スコアを処理し、約4万9,000件の融資を支援してきました。更新率は80.1％に達し、顧客による非公式の「ゴタ・ア・ゴタ」貸金業者の利用率は38.6％から28.5％に低下したと報告されています。また、顧客の13.11％が収入を少なくとも15％増加させたと報告しています。
6. 強靭なインフラ、コミュニティ、サプライチェーンを構築する
公共の安全と移動性を高め、ショックを予測して吸収し、必須サービスの継続を確保し、対応と復旧を迅速化すること。
TCL Industries Holdings Co. Ltd.
課題： 家電製品の物流は、製品のサイズ、重量、壊れやすさが大きく異なるため困難です。コンテナへの積載は依然として手作業による計画とスタッフの経験に大きく依存しており、スペースの無駄、コストの増加、出荷の遅延、そして破損や安全上の問題のリスク増大につながっています。これには、取扱量や注文の複雑さが増すにつれて深刻化する課題も含まれます。
アプローチ：企業システムと統合し、製品、在庫、輸送のリアルタイムデータを取り込むAI搭載のコンテナ積載システムです。3D最適化を用いて、最も安全で、スペース効率の高い積載計画を特定し、コンプライアンス要件を検証するとともに、倉庫チーム向けに視覚的な梱包指示を生成します。
成果： 本システムにより、コンテナの計画時間が30分超から30秒未満に短縮され、スペース利用率が向上し、出荷回数と輸送コストが削減されました。また、700トン超の炭素排出量を削減し、月間7,000件以上の積載作業を支えています。
Shougang Mining Corporation と EACON Mining Group
課題：鉱山の運搬作業は、特に遠隔地や高地での operations において危険を伴い、労働集約的で、人員確保も困難であることが多く、ドライバーは粉塵、振動、騒音、厳しい気象条件、長時間勤務に直面しています。露天掘り鉱山の環境も非常に動的で、未舗装の運搬路、変化する状況、視界の制限、予期せぬ障害物がさらなる運用上の複雑さを生んでいます。
アプローチ： 本ソリューションは、L4自動運転、高精度測位、360度認識、車車間通信、そして鉱山作業向けに設計された統合配車システムを組み合わせたものです。混合車両群と70を超えるトラックモデルに対応し、積込、運搬、ダンプの全工程において、自動運転車両と有人運転車両の双方を調整します。
成果： トン当たりの運搬コストが90％削減され、エネルギー消費量が13.3％低下し、高リスクの運搬作業に関連する人的負担が82.5％削減されました。
第1期生から1年後：Foxconnのケーススタディ
2025年、Foxconnは BCGとのパートナーシップのもと、電子機器製造の変革を推進するAI変革イニシアチブ「Project Genesis」により、MINDSプログラムの第1期生に選ばれました。
プログラムへの参加以降、Foxconnは成都キャンパスにある鴻富錦精密電子（成都）有限公司の工場で、ソリューションの更新版の展開を成功させました。AI対応データの統合、マルチエージェント推論の調整、再利用可能な機械スキル、デジタルツイン検証を、統一された適応型オペレーティングシステムに組み込んでいます。
本プラットフォームは、複数のAIエージェントが動的に連携して運用を最適化し、異常に対応し、変化する状況に継続的に適応する「自己思考型」工場も実現します。
本イニシアチブは300を超える生産ラインに展開され、5,000人超の従業員を支えています。異常対応時間を47％短縮し、エネルギー効率を30％向上させました。
さらに、Foxconnは5,000を超える専門家のルールと製造ノウハウをデジタル化し、知識の再利用において78％の自動化率を達成しました。また、200を超える業務シナリオにわたるソフトウェア定義型製造のための拡張可能な基盤を構築しました。
MINDSコホートがAIイノベーションにもたらす価値はそれ以上です
第3期MINDSコホートには、数百社が応募しました。
本日発表されたプロジェクトは、過去のコホートとあわせて、AIおよび先端技術の応用によって実現可能な革新的かつ変革的なユースケースのごく一部にすぎません。
AIの導入はもはや「導入するかどうか」ではなく、「いかに導入するか」の問題になりつつあることが明らかになっています。医療、教育、研究開発の分野の組織は、個別のユースケースから全社規模の変革へと進みつつあり、その過程で業務、インフラ、さらには物理的環境の再構想も進めています。
ここで紹介するすべての導入事例は、複数の組織にわたる数十名の貢献者による成果です。これらのAI主導型ソリューションの背後にあるMINDSメンバーの全リストは、当サイトでご覧いただけます。
第4期コホートへの応募にご関心はありますか？ 強力なガバナンスと責任ある実践に支えられ、意義のある影響をもたらすAIを組み込んでいる組織は、MINDSのウェブサイトから応募するようご招待します。選出されたMINDSは、スイス・ダボス＝クロスタースで開催される世界経済フォーラム2027年年次総会で発表されます。
