オプティマインド
配送ルート最適化AI「Loogia」を開発・提供し、西濃運輸との共同実証実験で約20%の配達時間削減を目指す。1000万回分の走行データをAIが分析し、最適な配送ルートを自動算出する。
サントリー（チェーントレーサビリティ）
日立と協創し、原材料入荷から製造・物流・倉庫保管までの情報を一元管理するチェーントレーサビリティシステムを開発。サントリー清涼飲料の国内全工場・倉庫で運用開始。
KSAS×Sigfox（低コストIoT農機管理）
クボタのKSASが京セラコミュニケーションシステム（KCCS）のIoTネットワークSigfoxを採用した「KSASシンプルコネクト」を2024年3月に提供開始。農機に後付けできる低コスト・低消費電力デバイスで農作業データを自動収集。
クボタ（十勝地方大規模畑作スマート化）
クボタが北海道十勝地方の大規模畑作農業のスマート化に向けた実証実験を2024年4月に開始。自動操舵ガイダンスの走行履歴をKSASと連携し、作業日誌の自動作成とデータ活用による営農支援を実現。
長野県（スマート農業導入加速化事業）
長野県が令和元年度より農政部の主要事業として「スマート農業導入加速化事業」を推進。スマート農業機器の無償貸出「お試し導入」や研修会を実施し、ロボット・AI・IoT技術の農業現場への普及を促進。
新潟県農業総合研究所（スマート水稲）
新潟県農業総合研究所が民間企業と連携し、水稲栽培におけるスマート農業技術の実証試験を実施。自動・無人化農業機械やドローンの活用による労働力不足対策と生産性向上を推進。
岩見沢市（ローカル5Gスマート農業）
北海道岩見沢市がローカル5Gを活用した自動運転トラクターの遠隔監視制御を実施。3台の農機同時自動運転で全体農家作業の25%削減を達成。北海道大学・NTTグループとの産学官連携で世界トップレベルのスマート農業を実現。
Marks & Spencer（マークス＆スペンサー）
英国大手小売M&SがSymphonyAIのコンピュータビジョン技術を店舗運営に導入。ハンドヘルドデバイスで棚の画像をリアルタイム分析し、プラノグラムとの差異を即座に検出。食品サプライチェーンにはAIと自動化に3.4億ポンドを投資し、鮮度向上と廃棄削減を推進。
Domino's Pizza（ドミノ・ピザ）
Domino's PizzaがMicrosoftとAI駆動イノベーション提携を発表。Azure OpenAI Serviceを活用し、注文処理、品質管理、配送最適化を推進。AIによる電話注文処理が北米の約80%を占め、DOM Pizza Checkerによるコンピュータビジョンで品質検査を自動化している。
めぶきフィナンシャルグループ
傘下の常陽銀行・足利銀行にAI審査サービスを導入し、住宅ローン・無担保ローンの審査を自動化。50〜80%の案件で即時回答を実現。
西日本シティ銀行
NTTデータのAI審査モデルを活用したトランザクションレンディングサービスを導入。法人融資をAIが審査し最短当日の借入を実現。事務作業1,200人分を削減。
オリジン・エナジー（Origin Energy）
AIが仮想発電所「Loop」の130MW以上の分散型エネルギー資産をクラウド経由でリアルタイムに統合管理。天候予測・使用データ・市場トレンドを分析し、太陽光アセスメントにはGoogle Cloud衛星画像AIも活用。
エンフェーズ・エナジー（Enphase Energy）
AI搭載IQエネルギー管理ソフトウェアで太陽光・消費量予測と電力料金を統合し、家庭の電力コストを最適化。AIベースのSolargraf許認可プラットフォームで太陽光設置の許可計画作成時間を最大95%削減。
AES
Andrew NgのAI FundとAI駆動型エネルギーソリューション開発で戦略提携。独自のFarseer AI発電予測・AMART市場自動化プログラムで初年度340万ドル、2023年に550万ドルの収益を創出し、再エネ・蓄電池管理の最適化を推進。
ウッドサイドエナジー（Woodside Energy）
AI設備保全ツール「Maint Intel」を北西シェルフプロジェクトに導入し、最適なメンテナンス頻度をAIが推奨。AWSとの連携でモデル処理時間を5日から2時間未満に短縮。LanzaTechへの5,000万ドルのAI駆動型炭素回収投資も実施。
ウエスタンデジタル（Western Digital）
ストレージ大手がAI Data Cycleフレームワークを発表し、AIワークロード全段階の最適ストレージ構成を定義。PCIe Gen 5.0 SSDやHAMR HDD等で AI時代のデータ基盤を構築。
レノボ（Lenovo）
PC/サーバー大手がNVIDIAと提携し「Hybrid AI Advantage」を発表。ThinkSystem SR680a V4で前世代比11倍のAI推論速度を実現し、エンタープライズAI基盤を構築。
リジェネロン（Regeneron Pharmaceuticals）（ゲノム解析AI拡大）
リジェネロン・ジェネティクスセンターが約300万件のエクソーム解析データベースを構築し、AIで創薬標的を特定。Alliance for Genomic Discoveryの10番目のメンバーとして参加。
ブリストル・マイヤーズスクイブ（Bristol-Myers Squibb）
insitro社のVirtual Human AIプラットフォームを活用してALS治療薬の標的を特定。AI創薬で従来数年かかる発見プロセスを30日に短縮。
アムジェン（Amgen）
NVIDIAのDGX SuperPODスーパーコンピュータ「Freyja」で生成バイオロジーを推進。「探索・発見」から「設計・生成」への創薬パラダイムシフトを実現。