JFEスチールは，製鉄所における設備のメンテナンス業務に対して開発してきたAI技術の全社導入を決定した。設備メンテナンス業務へのAIの適用は，国内業界では初の取り組み。
製鉄所における設備のメンテナンス方法は，稼働設備の状態監視や計画的な設備停止での点検を行っているが，万一故障が発生した場合は，生産への影響を最小限にするために迅速な修理が要求される。従来同社は，設備の故障が発生した際にその故障の現象や症状から不具合箇所や原因を特定するため，多くのマニュアルを参照するほか，ベテランを中心とした社員の経験に基づいた設備知識や判断能力により対応してきた。
同社は，ベテラン技能を次世代に着実に伝承し，故障復旧時間の短縮を極限まで追求するため，最新のIT技術を取り入れていくことが最良であると判断し，故障復旧についてAI技術を開発し，全社導入をすることとなった。
今回導入を進めるAI技術では，これまで蓄積してきた多くの作業マニュアルに加え，過去のベテラン作業者の作業実績や判断などを記録した同社独自のデータベースとAI技術とを組み合わせ，経験の浅い担当者でも，今起こっている異常現象に対して有用な情報を迅速に引き出すことが可能となる。
すでに試験的に一部の設備に導入し，その効果が認められ，2018年度をめどに全社で導入する予定。（’17 11/15）
アマノ，地震前兆信号を時刻証明する事前防災システム構築へ，京都大学と共同研究を開始
アマノと，アマノのグループ会社であるアマノセキュアジャパンは，京都大学大学院情報学研究科 梅野 健 教授の研究グループと共同で，測位衛星で観測したデータあるいは京都大学に設置する電離層観測装置により電離圏および地殻変動などの地震前兆現象に関連する異常が発生した場合，アラート情報および根拠データ等にタイムスタンプを付与し，その真正性を証明する仕組みを構築するため，共同研究を開始した。
