DataRobotの生成AIソリューションを導入し、製造品質の要因解析と改善提案を自動化。検査装置の取扱説明チャットボットも開発し、モノづくりの新たなステージを推進。

N高等学校・S高等学校の普通科にChatGPT-4専用チャットシステムを導入。Slack経由でセキュアに利用可能で、生徒による「AI共生委員会」を発足。約10,000人の新入生にはAI入学式を実施。

電通総研の自治体向け生成AIソリューション「minnect AIアシスト」を全職員約4,000名に導入。LGWAN環境でのセキュアな生成AI利用とRAG機能による庁内文書活用を実現。

Accentureは2024年度に生成AI関連の新規受注額30億ドルを達成。100件超の四半期大型受注（1億ドル以上）を含む総額810億ドルの受注を記録し、Copilotを10万人の社員に展開するなど生成AIコンサルティングのリーダーとなった。

Oracleは「Oracle Database 23ai」をリリースし、AI Vector SearchなどAI関連の300以上の主要機能を追加。AIアルゴリズムをデータが存在する場所で直接実行可能にし、データ移動なしでリアルタイムAI推論を実現した。

Zoomは「AI Companion 2.0」をリリースし、会議・チャット・メール・カレンダーなど複数プラットフォームからの情報を統合してインテリジェントな支援を提供。全有料ユーザーに追加費用なしで提供され、追加費用なしのAI支援として業界をリードした。

SnowflakeはCortex AIプラットフォームを大幅拡張し、SQLから直接LLMを呼び出せる機能を提供。Document AIで請求書・契約書の自動抽出、Cortex Analystで自然言語によるデータ分析を実現し、ZoomやBayerが数日でAI対応アプリを構築。

DatabricksはMosaicML買収を経て「Mosaic AI」を統合し、エンタープライズ向け複合型AIシステムの構築・評価・ガバナンス機能を提供。モデル微調整により顧客事例で精度を55%から85%に改善した。

PalantirはAI Platform（AIP）を企業向けに展開し、5日間の「AIPブートキャンプ」で顧客が実際のユースケースを構築。2024年6月までに1,300以上のブートキャンプを実施し、米国商業部門の売上は前年比71%成長した。

Azure OpenAI Serviceを活用した独自生成AIシステム「DS-GAI」を約1カ月でグループ約9,300名に展開。画像生成やコード解析機能も段階的に追加し、8割以上の社員が生産性向上を実感。

JERAはマイクロソフトとの協業により、メタバースと生成AIを融合した発電所運営プラットフォームを構築。グローバルデータアナライジングセンターで24時間遠隔監視体制を実現した。

小田急電鉄はアクロクエストの生成AIソリューション「AcroChatAI」を導入し、Teams会議の議事録自動作成や社内ドキュメント検索を効率化。セキュアな自社Azure環境内で運用している。

日本経済新聞社が経済情報に特化した独自の大規模言語モデル「NIKKEI Language Model（NiLM）」を開発。約40年分のグループ記事のみで学習させた130億・700億パラメータの2モデルを構築。

生成AIを活用したデータ分析・業務支援アプリ「Shadow」を内製開発し全社員に展開。チャット形式でAIと対話しながら複雑なデータ集計・要因分析・グラフ作成・レポート自動生成を一気通貫で処理。

ネットワンシステムズは独自の大規模言語モデルシステム「NELMO」を開発し社内業務で運用開始。利用するほど回答精度が向上する仕組みを採用し、年間数千件の技術質問・回答業務の工数を約22%削減した。

Azure OpenAI Service基盤の社内生成AIチャット「LeoAI Chat」を全約4,000名の従業員に展開。ユーザー1人あたり月約8時間の業務削減を実現。

全米約2,000店舗に生成AIツール「Store Companion」を展開。店舗従業員がハンドヘルド端末で業務プロセスに関する質問をするとAIが即座に回答。大手小売で初の全店舗生成AI導入事例。

米国の大学として初めてOpenAIと戦略的パートナーシップを締結。ChatGPT Enterpriseを全学に導入し、400件以上の教育AI提案を募集、200以上のプロジェクトを学部横断で展開。

OpenAIと戦略的パートナーシップを締結し、全社的に生成AIを導入。mChat（社内GPT）を全従業員に展開し、750以上のGPTsを構築。臨床試験設計・法規対応・製造工程など幅広い業務でAIを活用。

物流業界初の本格的な生成AI導入。BCGとの協業でデータクレンジングと提案書作成にGenAIを活用し、物流ソリューション設計の生産性と提案精度を大幅に向上。