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。

経済産業省「GENIAC」プロジェクトで開発した小型化LLMが、複数の汎用言語性能指標でGPT-4を上回る性能を達成。製造業の品質検査・小売業の来店分析などAIプラットフォーム「ABEJA Platform」で産業AI活用を推進。

庁内業務での生成AI活用ガイドラインを策定し全庁運用を開始。区役所窓口にAIエージェント「QURIOS AGENT」を実証導入し、多言語対応の市民サービス向上を推進。

生成AIプラットフォーム「QT-GenAI」を職員50名で実証実験し、作業時間を平均33.75%削減、業務品質を36.56%向上。企画書・広報資料作成、翻訳、議事録要約等で活用。

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。

2030年までに全世界グループ社員がAIを活用できる環境を構築する方針を発表。自動運転の「頭脳」となるAIシステムの試作や、九州工大との外観検査AI共同開発も推進。

生成AI基盤「JAL-AI」を全社員の80%が利用する環境を構築。運航現場向けには空港業務特化型AIを全国空港に展開し、被雷回避AIも導入して年間数億円の損失半減を目指す。

200人超のML科学者からなるMLCOE（Machine Learning Center of Excellence）を設立。20万人超がLLM Suiteを利用し、不正検知・信用判断・顧客パーソナライズ等に約100の生成AIソリューションを本番運用。

法務特化の米国生成AI企業Harveyと提携し、契約書チェック等の業務にAIを導入。国内外の全拠点で活用し、大手法律事務所の業務効率化を推進。

2024年度より全庁で生成AIの業務活用を開始。Azure OpenAI Serviceによる安全な利用環境を構築し、日立製作所とのAIエージェント共同検証で業務処理時間最大40%削減を確認。

レーゲンスブルク工場でAIによる品質検査パイロットプロジェクト「GenAI4Q」を実施。1日約1,400台の車両に対しAIが最適な検査項目を推奨。

全職員がMicrosoft Copilotを利用開始。生成AI利用ガイドラインを制定し、プロンプト事例集も公開して自治体業務の効率化を推進。

PKSHAと共同開発した照会応答業務特化型対話AI「AI Search Pro」を本格導入。また営業支援ツール「マーケットインナビ」で顧客課題を生成AIが自動解析。

生成AIを活用したアイテムレビューパトロールツールを独自開発。ガイドライン違反の検出を自動化し、業務時間を67.7%削減。

鉄道固有の知識を学習した「鉄道版生成AI」を開発。信号通信設備の復旧支援に国内初導入し、復旧時間を最大50%削減へ。

Preferred Networksと「食と健康状態の解析モデル」の確立に向けた共同研究を本格始動。AIによる完全栄養食の進化を推進。

日本IBMとシステム運用に生成AIを活用する実証実験を実施し、運用の高度化を実現。障害対応の迅速化と運用品質の向上に成功。

Firefly Servicesとカスタムモデルを発表し、エンタープライズ向け生成AIコンテンツ制作を加速。商用利用可能な安全性を確保しつつ、ブランド一貫性のあるコンテンツ大量生成を実現。

Now Platform XanaduリリースでAIエージェントを導入。IT・カスタマーサービス領域で24時間稼働の自律型AIエージェントによる問題解決を実現。

Amazon Bedrockを活用した生成AIソリューションをグループ内実証を経て提供開始。社内問い合わせ窓口業務の回答作業負荷を3割軽減見込み。