商品管理と取引
データ駆動型の洞察と、グローバルな商取引を可能にする安全で俊敏なプラットフォームを通じて、取引エコシステムを変革する。
顧客とマーケティング戦略
パーソナライズされたつながりある体験を通じて顧客エンゲージメントを再構築し、信頼と長期的な価値を築きます。
デジタルエンジニアリング
アイデアをスケーラブルなデジタルソリューションへと転換し、デザイン・テクノロジー・エンジニアリングの力で加速させます。
ステーション・スタジオ
デジタルイノベーションでモビリティハブを再定義し、移動中の人々と企業に、よりスマートでサステナブルな体験を創出します。
サプライチェーン＆インダストリー5.0
変化を予測し、目的を持って効率性を実現する、強靭で知的な供給ネットワークを構築します。
持続可能性
責任あるイノベーションを推進し、組織がネットゼロ目標を達成し、将来の世代に良い影響をもたらすよう応援します。
心を動かす会話
高リスク植生の地理空間モニタリング
衛星データを活用した監視とAIの組み合わせにより、先を見越した植生管理を実現。電力網全体における停電、山火事リスク、および運用コストを削減します。
会議のスケジューリング
「植生によるリスクを予測情報へと転換することこそが、電力会社が停電への対応から予防へと移行するための鍵となる」
ポッドキャスト
私たちを前進させる専門家の対話をぜひご覧ください。心を動かすインサイト：
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植生の干渉は、計画外の停電の20～30％を占めており、山火事の主な原因となっているため、電力会社にとってリスク、コスト、および規制上の圧力が増大している。
なぜこの「Vegetation Intelligence」チャレンジなのか？
場当たり的な植生伐採から予測型リスク管理へ
公益事業者は定期点検や現地データに依存しており、植生の成長を予測、対応優先順位の判断、重大事故の未然防止が十分に行えていません。
主なメリット
植生リスクを運用インテリジェンスへ変える
断片的な監視から、統合された予測制御へ
大規模な早期リスク検知
衛星データを用いて、広域における植生の侵入および成長パターンを特定します
精密な対応計画
高解像度のドローンデータおよびLiDARデータを用いて、近接度、高さ、およびバイオマスを評価します
リアルタイムの環境把握
IoTセンサーを活用し、植生由来リスクを高めるる要因を検知します
予知保全の高度化
AIモデルを活用し、リスクを予測して対応策の優先順位を効率的に判断します
NTTデータのサポート体制は？
01
多層的な監視戦略
衛星、ドローン、IoTのデータを統合し、統一的な植生管理アプローチを構築します
02
データ統合とデジタルプラットフォーム
地理空間データ、環境データ、運用データを一元化し、リアルタイムでの可視化を実現します
03
AIを活用したリスク分析
予測モデルを導入し、植生の成長を予測するとともに、リスクの高い区域を特定します
04
運用管理と自動化
現場チーム向けの自動アラート、レポート作成、意思決定機能を有効にする
05
フィールド実行の最適化
リスクに基づいて介入の優先順位を付け、スケジュールを策定し、不必要な処置を減らす
実証済みの効果
予知的な植生管理による停電、リスク、およびコストの削減
予測型かつデータ駆動型の植生管理を通じて、ネットワークの耐障害性、安全性、およびコスト効率において、明確な成果をもたらす
重要な結果
レジリエンス、安全性、およびコスト効率の著しい向上
予期せぬ停止の削減
ネットワーク全体にわたる植生の干渉を積極的に管理することで
山火事および安全リスクの低減
発火源を減らし、地域社会とインフラを保護する
メンテナンスコストの最適化
固定サイクルではなく、リスクに基づいた対応を実施する
規制遵守の強化
データに基づくインサイトを活用し、トレーサビリティと報告機能を強化します
AIを活用した監視機能の実際の動作をご覧ください
衛星データを活用した監視とAIの組み合わせにより、先を見越した植生管理を実現。電力網全体における停電、山火事リスク、および運用コストを削減します。
