バッテンフォール（Vattenfall）
ゴルディスタール水力発電所のダムにAIドローン画像解析でコンクリート亀裂を早期検出。原子力発電所ではAIで燃料棒配置を最適化し、焼却炉ではスラグ生成のAIシミュレーションを実施。ボストンダイナミクスのSpotロボットも原子力施設に導入。
フォータム（Fortum）
AIソリューション専門チームを設立し、地域暖房プラントの予知保全AIやAI駆動型エネルギー取引最適化プラットフォーム「Apollo」を導入。LLM搭載セルフサービスカスタマーエージェントの開発も推進し、新機能デプロイを75%加速。
ダナハー（Danaher）
ダナハーが2024 Danaher Summitで「From Promise to Practice」をテーマにAI駆動型医薬品開発を推進。低分子創薬の生成AI、大分子・抗体のAI設計、AI最適化による製造歩留まり向上など、バイオ医薬分野全体にAIを展開。
ポルシェ（Porsche）
ポルシェエンジニアリングが強化学習（RL）を活用し、車両衝突構造の最適化や拘束システムの設計を自動化。従来のFEMシミュレーションと比較して必要な計算量を80%削減し、開発期間の大幅短縮を実現。
東京エレクトロン
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とプロセスインフォマティクス（PI）を活用し、半導体製造装置の開発・立ち上げ期間を短縮。2027年夏完成予定の宮城新棟でAI・ロボットを先行導入し、生産能力3倍・年間約100億円のコスト削減を目指す。
Volvo Cars
AIが生成するリアルな仮想世界で自動車安全ソフトウェアの開発を加速。従来数ヶ月かかった危険なエッジケースへのソフトウェア検証を数日に短縮。NVIDIAと連携しAI自動運転コンピュータも搭載予定。
Vale（ヴァーレ）- Capanema自律鉱山
ブラジルの鉱業大手Valeは、Capanema鉱山で全搬送トラックをCaterpillar 789D自律トラックで運用する計画を推進。90km離れたBrucutu制御室から遠隔監視し、尾鉱ダム不使用・自然含水処理のサステナブル鉱山モデルを構築。年間1,500万トンの増産効果。
DSV（ディーエスブイ）
デンマークの物流大手DSVは、2024年にDB Schenkerを143億ユーロで買収し世界最大のフォワーダーへ。Panalpina Digital Hubで予測分析・AI・IoT・ブロックチェーン技術を推進し、AIによる需要予測と自律移動ロボットで倉庫業務の効率化を実現。
Covestro（コベストロ）
ドイツの素材化学大手Covestroは、ポリウレタン発泡プロセスのAIデジタルツインを開発し、配合最適化・材料使用量削減・ツーリング最適化を実現。複数部門でAIパイロットプロジェクトを推進し、デジタル技術でプロセス効率と持続可能性を向上。
Duke Energy（デューク・エナジー）
米国最大の電力持株会社Duke Energyは、AWSと連携し生成AIで送電網連系審査プロセスを変革。数億件の複雑な電力潮流シミュレーションの所要時間を数週間から15分以下に短縮することを目指す。コンピュータビジョンで7,400万ドルのコスト削減も達成。
Saint-Gobain（サンゴバン）
フランスの建材大手Saint-Gobainは、Schneider Electricと連携しガラス製造のレア工程（徐冷工程）にオープンオートメーションソリューションを導入。AIによる自律運転・品質チェック・予知保全を実現。ガラス繊維製造では炉の自動パラメータ調整も実施。
Continental AG（コンチネンタル）
ドイツのタイヤ大手Continentalは、AI搭載の新世代タイヤセンサーContiConnectによるリアルタイム摩耗予測と、デジタルシミュレーションによる仮想タイヤテストを推進。2024年に初めて物理テストよりデジタルシミュレーション数が上回った。
リビアン（Rivian）
リビアンがGen 2 R1車両に55メガピクセルカメラ・5レーダーを搭載し、AI中心の自動運転アーキテクチャを構築。データフライホイール戦略で走行データを蓄積し強化学習でモデルを改善。VW提携でフリート規模を拡大しAI学習を加速。
コベルコ建機
重機の遠隔操作・自動運転ソリューション「K-DIVE」を開発し、仮想現実とAIの融合で遅延0.1秒以内の遠隔操作を実現。AI振動データ分析による予測保守で故障率20～30%削減。ICT建機として3Dマシンガイダンス標準装備の新世代ショベルも発売。
丸和運輸機関
ジオテクノロジーズと共同で位置情報プラットフォーム「スグロジ」の開発に着手。中小運送会社向けの物流DXソリューション創出と、納品伝票電子化でドライバー滞在時間15%削減を実現。
ロジスティード
AIを活用した在庫適正化サービスを開発し、杏林堂薬局の物流センターで実証実験を実施。在庫量6〜15%削減とデータ処理・分析業務の月25時間短縮を確認。
ハイデルベルグ・マテリアルズ（Heidelberg Materials）
セメント・コンクリート製造にAIを活用し、CO2排出量削減と品質最適化を推進。AI駆動のプロセス制御でエネルギー効率を改善し、セメント業界のデジタル変革をリード。
日本製紙（配船AI）
木材チップの輸入配船計画にAIを導入し、経験と勘に頼っていた業務を効率化。輸送コストを年数億円削減見込み。全社向け生成AIツール導入も推進。
京セラ（電力需給AI）
AIを活用した需給管理システム「AEMS」を開発し電力事業者に展開。AIによる高精度な電力需給予測で再エネ活用と安定供給の両立を実現。
アサヒ飲料
アサヒ飲料はAIで生産・販売・在庫情報を分析する「MOVO PSI」を活用し、物流の輸送量平準化を推進。実証実験で輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減を達成した。