OpenAIと戦略的パートナーシップを締結し、創薬・臨床開発・製造・サプライチェーン全体にAIを統合。複雑なデータセットから有望な薬剤候補をAIで特定し、研究から患者への到達時間を短縮。

米国南東部の大手スーパーPublixが、フロリダ州レイクランドに1.2億ドルを投じたハイテクキャンパスを開設。AIと自動化の研究開発拠点として、需要予測・在庫管理から顧客行動予測まで機械学習を活用した最適化を推進している。

パーサヴィアランス探査車の走行の88%をAI自律走行で実施。IBM共同開発のPrithvi地理空間AIモデルを世界初の軌道上運用に成功し、洪水・雲検出を宇宙で実行。太陽物理学AI「Surya」も2025年にリリース。

インフラ自動化大手がIBMに64億ドルで買収完了。ハイブリッドクラウドとAIインフラの複雑化に対応するTerraform・Vault等の製品群がAI時代の基盤に。

米第2位のケーブル事業者がAWSとの戦略的提携で生成AI・エージェント型AIをソフトウェア開発・業務運用に導入。年間80億ドルのサービスコスト削減をAIで目指す。

半導体プロセス制御装置の最大手がAI拡張型検査・計測ツールでウエハ検査市場シェア56%を維持。先端パッケージング向け収益が2025年に9.25億ドルに倍増。

ダナハーが2024 Danaher Summitで「From Promise to Practice」をテーマにAI駆動型医薬品開発を推進。低分子創薬の生成AI、大分子・抗体のAI設計、AI最適化による製造歩留まり向上など、バイオ医薬分野全体にAIを展開。

ポルシェエンジニアリングが強化学習（RL）を活用し、車両衝突構造の最適化や拘束システムの設計を自動化。従来のFEMシミュレーションと比較して必要な計算量を80%削減し、開発期間の大幅短縮を実現。

先端半導体パッケージ向けの多層セラミックコア基板を開発し、AI半導体の大型化に伴うパッケージ基板の反り問題を解決。従来の有機コア基板より高い曲げ強度を実現し、2026年に長崎新工場を設立してAIデータセンター向けに商用化を計画。

製造プロセスの効率化と再生可能エネルギーの活用により、CO2排出量を約35%削減する環境配慮型炭素繊維製品ブランド「Tenax Next」を立ち上げ。AIやDXを活用した製造工程の最適化で、環境負荷低減と品質維持を両立。

AMD EPYCプロセッサ搭載のハイパフォーマンスコンピューティング環境を導入し、コネクタの設計シミュレーション解析時間を大幅短縮。AI利活用も見据えた計算基盤を整備し、設計品質の向上と業務効率の最適化を推進。

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。

NVIDIAのAI推論技術と統合したリアルタイムデータインフラ「ACS RTDI」を開発。半導体テスト工程でGPUによる高速AI解析を行い、チップごとにテスト条件を最適化。Blackwellや次世代デバイスの量産に採用され、従来数週間かかっていた故障解析をリアルタイム化。

経済産業省・NEDOの「GENIAC」プロジェクトにおいて、生成AI開発加速に向けた新たなデータセット構築事業に採択。マーケティングリサーチの知見を活かし、日本語AI基盤の強化に貢献。

新型車両「13000系」のデザイン開発に生成AIを活用。スケッチから3Dモデルを生成AIに学習させ、数千のバリエーションを出力してデザインを選定・洗練する手法を採用し、2026年3月に営業運転を開始。

独自の130億パラメータLLMを活用し、デクセリアルズの新規用途探索に生成AIを導入。特許・論文・ニュース等のデータから技術シーズと市場ニーズの双方向マッチングを実現。

社内生成AIプラットフォームで臨床試験報告書（CSR）の初稿作成を2〜3週間から3〜4日に短縮。エラー率50%削減を達成し、NVIDIAとのAI創薬モデル「KERMT」も公開。

EYと共同開発した生成AIアグロノミーツールで農業専門知識の即時提供を実現。AIで新製品開発を加速し、10年で10のブロックバスター（各5億ユーロ超）の上市を目標。

Microsoft連携の生成AIで需要予測誤差50%削減を達成。R&DではAI活用で製品開発時間60%短縮、Scope3排出量データ精度も75倍改善。全社的なAI変革を推進中。

NVIDIAとの戦略的提携で研究室のAI自動化を推進。AI搭載アシスタント「Connect Discover」を科学機器プラットフォームに組み込み、実験の自動化と精度向上を実現。