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。

自社開発の国産3D-LiDARを活用した移動体検知システム「イルミエル」を製品化し、三菱ふそうトラック・バスの中津工場で製造現場の動線解析実証実験を実施。作業者と車両の動きをリアルタイムで3D把握し、生産性向上に活用。

IoTプラットフォーム企業がクラウドカメラ「ソラカメ」に生成AIによる画像分析機能「ソラカメAI」を搭載。日本語テキスト指示だけでカメラ映像のAI分析が可能に。

AI画像処理による表面欠陥検知と音響AIによる溶接品質リアルタイム検出を製造現場に導入。AI・ロボティクスの統合のためIPAI（応用AIイノベーションパーク）にも参画。

AI駆動の在庫最適化で欠品率15%削減を達成。従業員のAI活用で個人パフォーマンス37%向上、チーム成果39%向上を確認。全社的な「建設的破壊」戦略のもとAIを推進。

JR西日本と共同でAI異常検知システムを開発し、製造工程の異常を予兆段階で検知。つるがフイルム工場で10時間以上の復旧作業時間削減に貢献。

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。

エクイノールはAI活用により2025年に1億3,000万ドルの価値を創出。AI予知保全プラットフォーム「Omnia.Prevent」で700台以上の回転機械を監視し、2020年以降の累計で1億2,000万ドルの価値を生み出した。

BPはAIと高度分析により2022〜2024年にかけて自社操業生産量を約4%増加させ、シャットダウンからの保護を約10%改善した。95%以上のデータをクラウド化し、AIの全社展開を推進している。

ゼネラルモーターズはNVIDIAとの戦略的提携を発表し、NVIDIA OmniverseとCOSMOSを活用したAI製造モデルの訓練、DRIVE AGXによる次世代運転支援システムの開発を推進している。

NTTドコモソリューションズと共同で画像認識AIによるコンクリート発注数量自動算出システムを開発。AIがコンクリート未打設領域を自動判定し必要数量を計算。2025年度内の製品化を目指す。

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。

5〜6年間で550以上のAIモデルを構築し、製造全工程に展開。Kalinganagar工場は世界経済フォーラムのGlobal Lighthouse Networkに認定され、年間1,000万ドルのマージン改善を達成。

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。

生産設備の機器劣化を少量の学習データで高精度に推定する「物理モデル組み込みAI」を開発。従来のデータ駆動型AIの課題を克服し、産業機器やロボットの予防保全を実現。

JERAは国内全26カ所の火力発電所にAI運転管理システムを導入し、不具合対応の作業時間を約7割削減。生成AIを活用した発電所ノウハウ検索システム「EKA」も運用開始している。

グループ会社が開発した「エッジAIボード」を工作機械に搭載。カメラ画像を用いた物体検知などのAI処理を内蔵NPUで省電力かつリアルタイムに実行し、切りくず除去やスラッジ監視を自動化。

東大松尾研発スタートアップOllo社が開発した作業分析AI「Ollo Factory」を国内工場に導入。スマートフォンで撮影した作業動画をAIが自動分割・解析し、作業抜けを即時検出。

Harvard D^3 InstituteとMicrosoftが主導する「Frontier Firm AI Initiative」に参画。AI活用による製造・サプライチェーン効率化を推進し、食品廃棄削減にも取り組む世界最大の食品メーカー。

AI搭載トマト自動収穫ロボットの最新モデルを発表。ハードウェアと回路アーキテクチャを全面刷新し、量産・商用化に向けた開発を加速。オランダでの実証実験も開始。