コスモ石油マーケティング(AI給油許可監視)
セルフ式ガソリンスタンドにAI自動給油許可監視システム「AiQ PERMISSION」の導入を開始。カメラ映像をAIが解析し、安全確認から給油許可までを自動化。積雪環境でも安定動作。
アウディ(Audi)
アウディがAI画像処理技術を生産工程全体に拡大展開。溶接スパッタの自動検出、塗装工程の異常検知システム「ProcessGuardAIn」、Edge Cloud 4 Productionによる工場IT基盤の刷新など、100以上のAIプロジェクトを推進。
グッドスマイルカンパニー
フィギュア「ねんどろいど」の面相パーツ検査にAI外観検査「MENOU」を導入。検査精度99.2%を達成し、検査基準の統一化と省人化を実現。
丸紅・フツパー(牛体重AI推定アプリ)
丸紅とフツパーが3D生成AI技術を活用した日本初の牛体重推定アプリ「BeecoProgram 3D Scanner」を共同開発。iPhone Proカメラで日本主要3品種の牛の体重を平均誤差率4.2%・最速0.2秒で推定。
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。
英国NHS(10年計画)
2025年7月に「NHS Fit For The Future」10年計画を発表し、AI・データ・ゲノム・ウェアラブル・ロボティクスを5大変革技術に指定。AI対応ノートテイキングの全国展開を推進し、世界で最もAI活用が進む医療システムを目指す。
三井住友建設(tree AI)
AI画像認識による樹木リスク評価システム「tree AI」の基本システム開発を完了。スマホで撮影した樹木画像から倒木・落枝リスクをAIが自動判定。国交省モデリング事業に選定され、20以上の自治体で実証中。
東芝
Azure OpenAIベースのAIマルチエージェントにより、SMT製造ラインの問題をわずか数分で原因究明・改善提案するシステムを開発。熟練者の思考プロセスを再現し2026年商品化予定。
General Motors
NVIDIAと協業し、AIとデジタルツインで工場計画・ロボティクスを最適化。バッテリー検査や溶接・塗装品質のAI監視など、EV製造の全工程にAIを導入。
マルハニチロ
ロビット社と共創し、AI画像認識によるカット野菜の外観検査装置を大江工場に導入。検査基準の統一と選別作業の省人化を実現し、グループ全体への展開を検討。
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。
JR東日本
新幹線トンネル検査にAIによる「ひび割れ自動抽出技術」と「二時期比較技術」を日本初導入。検査精度向上と夜間作業の約2割削減を実現。
関西ペイント
自動車補修用コンピューター調色システム「AIカラーシステム」に機械学習エンジンを搭載。ビッグデータから最適な調色配合を予測し、調色精度を大幅向上。
ブリヂストン(EXAMATION AI成型)
AI搭載タイヤ成型システム「EXAMATION」により、タイヤ製造工程の属人化を解消。ロット切替時の不良率を41%削減するなど、品質の安定化を実現。
日本製鋼所
射出成形機向けAI機能「J-WiSe AI Molding Navigator」を開発。AIが成形条件を自動修正し、樹脂の粘度変化による不良を未然に防止する。
西濃運輸(AIドラレコ解析)
全国188拠点・約1万台にAIドラレコ解析システムを導入。走行映像をAIが解析してドライバーの運転傾向を分析し、安全運転指導の標準化と事故防止を推進。
日本ハム(スマート養豚AI)
AI・IoTで豚の健康や発情兆候を判定する「スマート養豚プロジェクト」を推進。AIが画像診断で豚の状態を自動判定し、養豚場の生産性向上と労働負荷軽減を実現。
マルハニチロ(AI外観検査装置)
ロビット社のカット野菜用AI外観検査装置「TESRAY Gシリーズ」を大江工場に導入。省人化と品質基準の統一化を実現し、食品加工の品質管理を高度化。
キユーピー(AI原料検査装置)
ディープラーニングを活用した画像解析により、食品原料の外観・内部をAIで検査する装置を開発・グループ展開。ベビーフードの検査速度を2倍に向上させ、品質管理の属人化を解消。
鳥取県(スマート農業梨栽培実証)
鳥取県中部地区でNTT西日本や地域パートナーとスマート農業の社会実装に向けた共同実証を実施。気象データを活用した病害虫予測・抑制とデジタル営農記録の作成により、梨の生産拡大と作業効率化を推進。