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。

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。

DX・AI戦略を策定し、AIを全業務プロセスに組み込む方針を発表。設備異常検知AIの提供や燃料運用最適化など多領域でAI活用を推進。

トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。AIが切羽観察データから最適な発破パターンを導出し、施工の見える化と効率化を実現。

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。

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。

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。

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。

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。

自動車のフロントデザイン開発に生成AIを活用し、歩行者保護性能も考慮した修正案をAIが自動生成。デザイン開発期間を40%以上短縮する見込み。

ポーラ化成工業は化粧品開発支援AIシステム「AIM POLAR」を開発。感触設計AIと品質予測AIにより、試作回数を大幅に削減しながら、パーソナライズ化粧品の実現に向けた処方設計の高速化を推進している。

トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。地質評価データから最適な火薬量・穿孔本数・発破パターンを自動算出し、余掘り量の低減と技術継承を実現。

富士通と共同で「最適化AI配乗計画システム」を開発し、約400人の船員配乗計画にAIを適用。計画作成時間を約7割削減し、船員のワークライフバランス向上と業務効率化を実現。

AI搭載トマト自動収穫ロボットの最新モデルを発表。ハードウェアと回路アーキテクチャを全面刷新し、量産・商用化に向けた開発を加速。オランダでの実証実験も開始。

AIドローンによる「ピンポイントタイム散布サービス」を全国展開し、26府県133市町村・約26,000ヘクタールの農地で利用。AI適期散布により品質を平均約60%向上させ、スマート農業のインフラを構築。

山岳トンネル現場のオートメーション化を推進。AIサイクル自動判定システムなどデジタル管理ツールにより、経験依存の施工管理を客観化。

燈株式会社と共同開発した「AIプランコンシェルジュ ver.1」を全国の戸建住宅営業に導入。AIが顧客ニーズに応じた住宅プランをリアルタイムで提案。