AI・HPC向け先端プロセス（3nm/5nm）が総ウエハー売上の73%を占め、AI需要が事業成長を牽引。米国に1,650億ドルの追加投資を発表し、AI半導体のグローバル製造基盤を強化。

AI画像処理による表面欠陥検知と音響AIによる溶接品質リアルタイム検出を製造現場に導入。AI・ロボティクスの統合のためIPAI（応用AIイノベーションパーク）にも参画。

AI駆動の在庫最適化で欠品率15%削減を達成。従業員のAI活用で個人パフォーマンス37%向上、チーム成果39%向上を確認。全社的な「建設的破壊」戦略のもとAIを推進。

パランティアと提携し、AI統合プラットフォーム「Foundry」を防衛・宇宙部門全体に導入。工場間のデータ分析標準化から機密ミッションまで幅広く活用。

溶接技術者不足に対応するためAI搭載の四足歩行造船ロボットを開発へ。船体内部の狭い空間でも自律移動・溶接作業を行えるロボットを目指す。

半導体切断装置の生産性を5割向上させAIメモリー（HBM）の大量処理に対応。生成AI用GPUとHBMのパッケージングで独占的供給ポジションを確立。

JR西日本と共同でAI異常検知システムを開発し、製造工程の異常を予兆段階で検知。つるがフイルム工場で10時間以上の復旧作業時間削減に貢献。

製錬設備の予知保全AIシステムを開発し国内2拠点に導入。全社横断データ活用基盤「DataPort」も構築し、2026年以降AI分析機能を拡充予定。

JDSCとDX戦略パートナーシップを締結しAI技術による物流・生産現場の課題解決を加速。2030年までに社員の10%をデータサイエンティストに育成する計画。

2026年度からAIによる焼成炉の自動運転を国内工場に本格導入。炉内温度・圧力データをAIに学習させ、熟練技術者不足に対応。

ゼネラルモーターズはNVIDIAとの戦略的提携を発表し、NVIDIA OmniverseとCOSMOSを活用したAI製造モデルの訓練、DRIVE AGXによる次世代運転支援システムの開発を推進している。

半導体切断装置（レーザーソー）の生産性を50%向上させ、AI用メモリーの大量処理に対応。AIチップの複雑化に伴う後工程の精密加工需要を取り込み、過去最高益を更新。

Azure OpenAIベースのAIマルチエージェントにより、SMT製造ラインの問題をわずか数分で原因究明・改善提案するシステムを開発。熟練者の思考プロセスを再現し2026年商品化予定。

MES（製造実行システム）の標準化を軸に工場データのAI-Ready化を推進。生成AI環境を約4,000人が体験し、30%以上が日常業務で利用するまでにDXを加速。

5〜6年間で550以上のAIモデルを構築し、製造全工程に展開。Kalinganagar工場は世界経済フォーラムのGlobal Lighthouse Networkに認定され、年間1,000万ドルのマージン改善を達成。

NVIDIAと協業し、AIとデジタルツインで工場計画・ロボティクスを最適化。バッテリー検査や溶接・塗装品質のAI監視など、EV製造の全工程にAIを導入。

生産設備の機器劣化を少量の学習データで高精度に推定する「物理モデル組み込みAI」を開発。従来のデータ駆動型AIの課題を克服し、産業機器やロボットの予防保全を実現。

SiemensおよびNVIDIAと複数年にわたる業界初の提携を発表し、デジタルツインとAI技術で工場・サプライチェーン運営を変革。米国内でパイロットを開始。

グループ会社が開発した「エッジAIボード」を工作機械に搭載。カメラ画像を用いた物体検知などのAI処理を内蔵NPUで省電力かつリアルタイムに実行し、切りくず除去やスラッジ監視を自動化。

東大松尾研発スタートアップOllo社が開発した作業分析AI「Ollo Factory」を国内工場に導入。スマートフォンで撮影した作業動画をAIが自動分割・解析し、作業抜けを即時検出。