日本ハム
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。
五洋建設
ライト工業と共同で「曲がり削孔AIガイダンスシステム」を開発。ディープラーニングで2,000m以上の削孔データを学習し、経験の浅いオペレータでも削孔精度55%向上、作業時間20%削減を実現。
Alcoa（アルコア）
アルミニウム大手Alcoaは、ワシントン州に世界初のゼロカーボンアルミ精錬所を稼働。AI駆動の分析による精錬プロセスのリアルタイムエネルギー消費最適化を実施し、環境負荷の最小化と効率の最大化を両立。
大阪ガス（Energy Brain）
遠隔AIエネルギーマネジメントシステム「Energy Brain」を活用し、産業用冷凍機を完全停止せずに自動デマンドレスポンス制御する実証に成功。冷凍冷蔵倉庫のエネルギー最適化を実現。
日本郵船（マリンDX自律運航）
マリンDX機器を搭載した自動車専用船を発注し、AI画像認識と自動レーダー解析による自律運航システムを先行搭載。2026年3月竣工予定で、衝突・座礁回避をAIが自動支援。
Sweetgreen（スウィートグリーン）
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。
Swiggy（スウィギー）
インド第2位のフードデリバリーSwiggyが、Microsoft FabricのReal-Time Intelligenceを導入。在庫レベルから道路状況までストリーミングデータをリアルタイム分析し、不正なクーポン利用の即時検出や配送ルート最適化を実現。2024年11月にIPOで13.4億ドルを調達。
Publix（パブリックス）
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。
NASA（米航空宇宙局）
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。
バッテンフォール（Vattenfall）
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。
ハシコープ（HashiCorp / IBM）
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。
ケーエルエー（KLA）
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（Danaher）
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（Porsche）
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。
京セラ（多層セラミックコア基板）
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。
帝人（Tenax Next）
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。
ヒロセ電機
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。
日本信号
インフラ協調型の自動運転支援システムを開発し、信号機やカメラ・LiDARから得たデータをAI画像処理で解析。自動運転車の進路上のオブジェクトを検出し衝突リスクを算出して危険情報を提供。交通データの無線送信で自動運転活用も視野に。
東京エレクトロン
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。
アドバンテスト
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。