日本ハムはSAP BTPとAIを活用した在庫引当・需要予測システムを導入し、欠品率の大幅改善と在庫水準の最適化を実現。ベテラン担当者の経験知をAIで標準化した。

ラーメンチェーンの丸千代山岡家がAmazon Bedrockなどで厨房オペレーションを効率化し、生成AIによる調理順序最適化システムを構築。提供時間を平均30秒削減し、スタッフのスキル習得期間を500日から350日に短縮した。

トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。AIが切羽観察データから最適な発破パターンを導出し、施工の見える化と効率化を実現。

アルムと共同開発した完全自動切削加工機「TTMC」の量産機を発売。AIソフト「TTMCブレイン」により金属加工の全12工程を完全自動化。

給食業界向けAI献立自動生成サービス「AI献立プランナー」を開発。カイテクノロジーとの実証実験で献立作成業務負荷を最大70%削減する効果を確認し、商用版販売を開始。

米国サラダチェーンSweetgreenが、ロボット自動化技術「Infinite Kitchen」を20店舗以上に展開。AIとロボティクスでサラダの注文・調理プロセスを自動化し、一貫した品質と高速提供を実現。2025年にSpyce社をWonder Groupに売却しつつ長期供給契約で技術継続利用。

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。

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。

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。

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。

富士通と共同で「最適化AI配乗計画システム」を開発し、約400人の船員配乗計画にAIを適用。計画作成時間を約7割削減し、船員のワークライフバランス向上と業務効率化を実現。

NVIDIAのBlackwell AIプラットフォームを活用したAIファクトリーを構築。自動運転・ロボティクス・スマートファクトリーの3領域でAI駆動のモビリティソリューションを開発。

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。

AI搭載の吊り下げ式自動収穫ロボットを開発し、ピーマン・キュウリ等の施設園芸で省力化を実現。JA全農いわてへの継続導入も決定し、農業の労働力不足解消に貢献。

山岳トンネル現場のオートメーション化を推進。AIサイクル自動判定システムなどデジタル管理ツールにより、経験依存の施工管理を客観化。

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。