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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

AI半導体向けに従来品比約2倍の静電容量を実現した新型MLCC（積層セラミックコンデンサー）を世界初開発。AIサーバー・データセンター向け部品の売上が急拡大し、検査工程へのAI導入で作業時間約30%削減も達成。

典型的ものづくり企業としてDXに取り組み、デジタル人材育成プログラムを2021年から推進。データサイエンスやAI活用の内製化を進め、製品検査の自動化や原価低減に向けたデジタル改革を実施。

DeNA×AIチームが選手育成支援の3つの主要AIプロダクト（捕手育成支援・投手制球力分析・打者動作解析）を開発。ハイスピードカメラ4台×600fpsの映像解析で、バイオメカニストのフィードバックを月1〜2件から月10〜20件に激増。

国内初のATO高速運転（130km/h）を採用した全自動列車運転を実施。つくば市ではAI解析による混雑状況把握と自動運転モビリティの連携実証も推進。

新百合ヶ丘駅で画像解析AIによる列車出発時の安全確認システムの実証実験を開始。AIチャットボット・FAQ、生成AI「AcroChatAI」の導入等、複数のAI施策を並行推進。

列車内にAI画像解析技術を搭載したセキュリティカメラを試験設置。AIが映像を解析して車内混雑状況を自動把握する実証実験を実施。

DX事業推進室を設置し、AGV・AGF・AMR等のロボット導入に加え、AI画像検品ソリューションによる医療機器物流の検品工程DXを推進。2023年にDX認定事業者に認定。

富士通Japanと共同で全国初のAI図面審査システムを開発。給水装置工事申請の図面をAI画像認識で自動審査し、審査期間を最長20日から5日に短縮。業務量を半減。

関西国際空港でAI画像認識による保安検査支援と、PBB（搭乗橋）の完全自動装着システムを導入。AIスマート空調でエネルギー使用量50%削減も目指す。

NTT・NTT e-Drone Technologyと共同で、ドローンとAI画像認識を用いた鋼材腐食検査の実証実験を開始。AI画像認識で腐食の深さを自動推定する技術の実用化を目指す。

AI画像認識による高速道路構造物のひび割れ自動検出・判定支援技術を開発。検出率95%・的中率95%を達成し、2025年度から判定支援技術の本格実装を予定。

伊丹線「市兵衛踏切」にAIによる踏切異常検知システムを設置し、人や車いす、自転車の自動検知を目的とした実証実験を2024年2月に開始。

高野線の人道踏切に「踏切滞留AI監視システム」を導入する実証試験を開始。既存の監視カメラ映像をAIで解析し、踏切内の人や物体の滞留を骨格検知で自動検出して運転士に通知。