社内版ChatGPT「Nissan AI-Chat」を開発し、本社・開発部門の従業員約4,500人が利用。RAGによる社内文書検索も開始し、業務効率化と品質向上を推進。

明治ホールディングスは生成AIツール「meiji AI Talk powered by ChatGPT」を従業員約1万人に展開。業務効率化と新たなアイデア創出の両立を目指す全社DXの一環として2024年1月に運用を開始した。

キリンホールディングスは自社開発の生成AIツール「BuddyAI」を国内グループ全従業員約1万5,000人に展開。マーケティング部門先行導入で約3万9,000時間の業務時間を創出した。

工場の熟練技術者の知見を生成AIに学習させ、設備故障時の対応を迅速化するシステムを開発。国内全8工場への展開を計画し、設備停止時間を30%以上削減見込み。

社内生成AIチャットボット「トラポケ」を全社展開し、全社員の80%が業務利用を経験。2024年11月には機能強化版「トラポケ＋」をリリースし、マーケティング・メディア業務への対応を拡大。

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。