花王はNTTデータと共同で、AIエージェント「AI生活者」を活用したマーケティングリサーチの革新に取り組む。購買データとSNSデータから生成した8人のAIエージェントによる仮想インタビューで、従来は得られない消費者インサイトを獲得している。

製造プロセスの効率化と再生可能エネルギーの活用により、CO2排出量を約35%削減する環境配慮型炭素繊維製品ブランド「Tenax Next」を立ち上げ。AIやDXを活用した製造工程の最適化で、環境負荷低減と品質維持を両立。

ヒューマノイドロボット市場の開拓に向け約100億円の戦略投資を実施し、波動歯車減速機の量産体制を整備。バックラッシュゼロ・位置決め精度±1秒角の超精密減速機が世界中のヒューマノイドロボットに採用されている。

Google Gemini 2.0を活用したリフォーム営業支援AI「ラクみつ」をL-ポケットアプリに搭載。窓の写真をアップロードするだけで約10秒でサイズ推測・商品提案・概算見積・補助金算出を自動化し、営業担当者の現場対応を効率化。

IBMと化学産業に特化したAIの共同研究プログラムを開始。材料開発に特化した基盤モデルの拡張や生成AIによるデータ活用基盤の整備を通じ、半導体向けフォトレジスト等の革新的材料開発を加速。

コーセーと慶應義塾大学は共同で、主観を排除した「教師なし距離学習モデル」によるリップメークトレンド自動解析技術を開発。従来必要だった人手によるラベル付けを不要にし、客観的なトレンド分析を実現した。

P&GジャパンはAI需要予測システムを一部流通パートナーと運用し、トラック台数7%削減と積載効率5%改善を実現。2030年までにAI統合データ基盤で店頭欠品の自動防止を目指す。

ポーラ化成工業は化粧品開発支援AIシステム「AIM POLAR」を開発。感触設計AIと品質予測AIにより、試作回数を大幅に削減しながら、パーソナライズ化粧品の実現に向けた処方設計の高速化を推進している。

全社員約11,600名に生成AIアシスタント「ConnectAI」を展開。2年目で年間44.8万時間の業務時間削減を達成し、AI活用が「聞く」から「頼む」へシフト。

NECのRAPID機械学習技術を活用し、射出成形機などの産業機械の故障予兆をAIで検知するシステムを共同開発。ロボットや半導体分野への事業シフトを進め、2030年12月の営業利益1,300億円（2024年比2.4倍）を目指す。

偏光板で世界シェア上位を占める日東電工が、AI半導体需要の拡大を背景に光学フィルム・半導体ウエハ保護フィルムの事業を大幅に拡大。AI関連売上で3割成長を達成し、データセンター向けの高機能素材を強化。

マテリアルハンドリング世界シェアNo.1のダイフクが、2030年までに「物流の完全無人化」を目指す長期ビジョンを策定。AIを活用したビークルの最適ルート探索と効率的な運行を実現し、半導体工場向け搬送システムでの展開を推進。

JIG-SAWと共同で道路舗装用ロードローラーの自動運転システム「ARMs」を開発し、2024年10月に受注を開始。大林組、清水建設、大成建設など大手ゼネコン6社が開発プロジェクトに参画する業界標準機を目指す。

AI半導体向けに従来品比約2倍の静電容量を実現した新型MLCC（積層セラミックコンデンサー）を世界初開発。AIサーバー・データセンター向け部品の売上が急拡大し、検査工程へのAI導入で作業時間約30%削減も達成。

化学分野特化の生成AIチャットプラットフォームを独自開発し、特許調査・新規用途探索・営業支援の3機能を搭載。業務時間を80%削減する効果を確認。

生成AIを活用した「DNP AI審査サービス」に法令・専門用語チェック支援機能を追加。保険業界向けに提供を開始し、販促物や製品パッケージの審査業務を最大80%削減。

AIを活用した需要予測で販売予測精度を77%から91%に向上。化粧品の画像データとリリース文章をAIで解析し、廃棄金額25%削減を実現。

Google CloudのVertex AIを活用し、航空機製造におけるシール材料の需要予測を最適化。月間廃棄額を95%以上削減し、2023年7月には廃棄ゼロを達成。

AIと3Dビジョンで協働ロボットを知能化するクラウドサービス「京セラロボティックサービス」を展開。多品種少量生産の製造現場の自動化を支援。

花王はAIを活用した需要予測モデルにより販売予測精度を77%から91%に向上。市場情報・広告情報・SNS情報・気象情報など多変量データをマシンラーニングで分析し、廃棄25%削減に貢献した。