ノードストローム（Nordstrom）
ノードストロームが生成AIを活用したアプリリニューアルを実施。スタイリスト×AIのトレンドレポート、Style Swipes機能、自然言語検索を導入。バックエンドでは100以上のAIモデルが在庫管理・注文ルーティング・需要予測を日次運用。
ダラー・ゼネラル（Dollar General）
ダラー・ゼネラルがAI最適化専任のSVPを新設し、サプライチェーン・店舗運営・マーチャンダイジング全般にAIを適用。Shelf EngineのAI需要予測を3,000店舗に展開し、生鮮食品の発注最適化を実現。
ベストバイ（Best Buy）
ベストバイがGoogle Cloud・Accentureと提携し、生成AIバーチャルアシスタントを開発。Vertex AIとGeminiモデルを活用し、製品トラブルシューティング・注文管理・サブスクリプション管理をセルフサービスで提供。
タタ・モーターズ（Tata Motors）
タタ・モーターズがIndustry 4.0戦略としてAI・IoTを製造工程に全面導入。コボット（協働ロボット）による精密組立、AI外観検査による品質管理、AR/VR×AI技術による作業員訓練を推進。
BYD（比亜迪）
BYDがXUANJI AIラージモデルを発表し、全車両領域へのAI技術適用を業界初で実現。西安工場では約97%の自動化率を達成し、AI品質管理によりバッテリー欠陥率40%削減・寿命20%向上を実現。
ジャガー・ランドローバー（JLR）
JLRがコベントリーのEV施設にBoston Dynamics製AIロボット犬「Rover」を導入。1日最大24回の自律巡回により高精度な設備点検を実現し、バッテリーテスト設備の安全監視を自動化。
日本電子
AI構造解析ソフトウェア「msFineAnalysis AI」を開発し、約1億種の化合物構造から予測EIマススペクトルのAIライブラリを構築。2つのAI（メインAI・サポートAI）の相補的解析により、未知物質の構造を自動推定する世界初のGC-MS統合解析を実現。
曙ブレーキ工業（AI製品検査）
ブレーキ部品工場にAIによる製品検査システムを導入し、検査工程での不良品排除を自動化。今後3年以内に国内4拠点への導入を完了し、最終的に国内外12拠点への展開を計画。
日揮ホールディングス（AI異常検知）
NECの「インバリアント分析」AI技術とプラントエンジニアリングノウハウを組み合わせ、プラント全体の時系列運転データ解析による異常検知の自動化を実現。深刻なトラブルの未然防止とダウンタイム削減に貢献。
住友重機械工業
NECのRAPID機械学習技術を活用し、射出成形機などの産業機械の故障予兆をAIで検知するシステムを共同開発。ロボットや半導体分野への事業シフトを進め、2030年12月の営業利益1,300億円（2024年比2.4倍）を目指す。
ヤマハ発動機（ギヤ検査AI自動化）
ノーコードAIプラットフォーム「TechSword Vision」を導入し、ギヤ検査の自動化を推進。非エンジニアでもマウス操作だけで画像認識AIを開発・エッジデバイスにインストールでき、検査工程のAI内製化を実現。
日本航空電子工業
コネクタの放射電磁界予測にAI（機械学習）を適用し、従来数十分かかっていた数値解析を数秒で完了する技術を開発。プリント基板を対象に機械学習を用い始め、1～2年以内にコネクタの設計・電磁波対策への本格活用を計画。
ブラザー工業（AI検査自動化）
全社AI活用プロジェクトにより製造現場でのAI検査を推進。プリンター工場でラベル貼付検査をAI化し貼り忘れ・貼り間違いゼロを達成、インク吐出素子の穴形状検査では目視工数8割減と不良判定精度5ポイント向上を実現。
不二越
LiDARとセンサー7つを内蔵した協働ロボット「MZSシリーズ」を開発し、人やものとぶつかる前にロボットを停止させる安全機能を実現。位置精度±0.02mmの高精度を維持しつつ、安全柵不要の人協働を可能にした。
コベルコ建機
重機の遠隔操作・自動運転ソリューション「K-DIVE」を開発し、仮想現実とAIの融合で遅延0.1秒以内の遠隔操作を実現。AI振動データ分析による予測保守で故障率20～30%削減。ICT建機として3Dマシンガイダンス標準装備の新世代ショベルも発売。
酒井重工業
JIG-SAWと共同で道路舗装用ロードローラーの自動運転システム「ARMs」を開発し、2024年10月に受注を開始。大林組、清水建設、大成建設など大手ゼネコン6社が開発プロジェクトに参画する業界標準機を目指す。
タダノ
竹中工務店・アルモと共同で移動式クレーンの遠隔操作システム「CRANET」を開発し、約70km離れた建設現場のクレーンを遠隔操作する実証に成功。DeepXとはAIを利用したクレーン荷振れ抑制の自動化にも取り組む。
住友ゴム工業（IoT/AI工場基盤）
IoT/AI基盤を名古屋工場でモデル構築し、2025年までに国内外全12拠点のタイヤ工場へ導入する計画を推進。データ収集・解析時間を90%短縮し、不良品発生率を30%低減する効果を確認。
カネカ（太陽電池AI検査）
太陽電池の検査工程に生成AIとディープラーニングのハイブリッドアプローチを導入。奈良先端科学技術大学院大学との共同研究で未知の欠陥にも対応できる検知システムを開発し、工場への実装を実現。
日本ゼオン
企業間でAI学習用の実験データを共有し、合成ゴムの物性予測AIモデルの精度向上を実証。米国グループ企業ZCLPとの間で独自変換プログラムにより7,000水準以上の配合データベースを構築し、秘密計算技術の実装も検討。