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。

スギ薬局はAWS上でAmazon Bedrockを活用し、年末調整QAボットと調剤医薬品在庫確認エージェントを構築。約2万件の問い合わせ処理で人事工数3,000時間以上を削減した。

マルエツは次世代旗艦店「BLiX茅ヶ崎店」に生成AIを活用したコンシェルジュを導入。来店客の質問に自動応答する店舗DXの先進事例として注目される。

精密減速機の世界大手ナブテスコが新中期経営計画を策定し、AI・デジタル技術を活用した製品開発と生産効率化を推進。産業用ロボット向け精密減速機でAI需要に対応した供給体制の強化を計画。

生成AIを活用した開発支援機能を備えた「Epson RC+」開発環境を提供するとともに、可搬重量6kgの人協働ロボットを開発し2025年内に日本・欧州で販売開始。同クラス業界トップクラスの軽さ17kgの省スペース設計を実現。

製錬設備の予知保全AIシステムを開発し、ニッケル工場と播磨事業所の国内2拠点に導入。熟練従業員の暗黙知と音響・振動・温度データを組み合わせた機械学習で故障の初期兆候を可視化し、設備の半数以上で成果を確認。

Google Cloudの生成AIとベクトル近傍探索を活用した類似図面検索システムを構築。Vertex AI Vector SearchとMultimodal Embeddings APIで図面の視覚的特徴を数値化し、Top5再現率80%以上の精度で設計・見積業務を効率化。

化学大手クラレがAI技術を研究開発に本格活用し、入社2年目の若手エンジニアがAIで最適配合を導き出して新材料開発に成功。2025年1月にはデジタルソリューション部を新設し、約7,000人のDX人材育成を推進。

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。

ABEJAの支援で介護特化型生成AIソリューション「教えて！KAiGO」を開発。第一弾「教えて！排泄ケア」では、RAG技術により介護マニュアルを参照した根拠ある回答を生成し、経験の浅い職員の排泄ケア判断を支援。

建設業特化型AIプロジェクト「ANDPAD Stellarc」を始動。AIが設計図面から必要材料の見積もりを自動算出する機能や社内ナレッジAIを搭載し、建設DXを加速。

視覚言語モデル（VLM）ベースの生成AIで土木工事の施工計画書ドラフトを約10分で自動生成。作業時間を約85%削減し、国土交通省書式に準拠した出力を実現。

Plus AIと提携し、欧州の高速道路でセーフティドライバー同乗のもと自律走行トラックを実走テスト。鉱山では既に無人自律運用を顧客に提供開始し、世界的ドライバー不足の解決を目指す。

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。

製造現場の暗黙知をAIで形式知化する「知識駆動型DXプロジェクト」を本格始動。給水ユニット設計PoCで85%の精度を達成しリードタイム80%削減を実現。

製錬設備の予知保全AIシステムを開発し国内2拠点に導入。全社横断データ活用基盤「DataPort」も構築し、2026年以降AI分析機能を拡充予定。

JDSCとDX戦略パートナーシップを締結しAI技術による物流・生産現場の課題解決を加速。2030年までに社員の10%をデータサイエンティストに育成する計画。

米Dexterityと戦略的提携しAIバンニングロボット「Mech」を共同開発。荷物の大きさ・重量をAIが判断し最適な荷積みを自動化、荷崩れ防止も実現。

2026年度からAIによる焼成炉の自動運転を国内工場に本格導入。炉内温度・圧力データをAIに学習させ、熟練技術者不足に対応。

トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。地質評価データから最適な火薬量・穿孔本数・発破パターンを自動算出し、余掘り量の低減と技術継承を実現。