全社で5万人以上にGenAI研修を実施し、1.5万人がアクティブユーザーに。Google・Microsoft・Qualcommとの提携でソフトウェア定義車両（SDV）を2026年に欧州初投入予定。AI定義車両への進化を宣言。

AI向けGAA（Gate-All-Around）トランジスタ・HBM・先端パッケージング製造装置の新製品を発表。AI半導体需要で6年連続成長を達成し、FY2025売上283.7億ドルを記録。

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。

ノキアとの相互運用協力を通じ、AIエージェントによるネットワーク構成のマルチエージェントツールを展開。自律ネットワーク「レベル4」の実現に向け、rAppエコシステムを構築。

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。

エクイノールはAI活用により2025年に1億3,000万ドルの価値を創出。AI予知保全プラットフォーム「Omnia.Prevent」で700台以上の回転機械を監視し、2020年以降の累計で1億2,000万ドルの価値を生み出した。

BPはAIと高度分析により2022〜2024年にかけて自社操業生産量を約4%増加させ、シャットダウンからの保護を約10%改善した。95%以上のデータをクラウド化し、AIの全社展開を推進している。

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。

NTTドコモソリューションズと共同で画像認識AIによるコンクリート発注数量自動算出システムを開発。AIがコンクリート未打設領域を自動判定し必要数量を計算。2025年度内の製品化を目指す。

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。