General Motors
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。
テルモ
MedHub-AI社のプログラム医療機器「AutocathFFR」の日本国内販売契約を締結。AI技術により冠動脈造影画像から37秒でFFR値を自動算出し、心臓カテーテル検査の低侵襲化を実現。
DMG森精機
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。
スズキ
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。
Volvo Cars
AIが生成するリアルな仮想世界で自動車安全ソフトウェアの開発を加速。従来数ヶ月かかった危険なエッジケースへのソフトウェア検証を数日に短縮。NVIDIAと連携しAI自動運転コンピュータも搭載予定。
Bosch
2027年までにAIに約29億ユーロを投資し、世界50以上の工場でAI品質検査・予知保全・サイクルタイム最適化を展開。生成AIで生産データを自然言語分析。AIエージェントプラットフォームも外部提供予定。
富士フイルム
画像診断の所見をAIが自動作成するシステムを開発。年間約3,000万件の画像診断業務の負担軽減を目指し、放射線科医の読影ワークフローを革新。
パナソニック コネクト
全社員約11,600名に生成AIアシスタント「ConnectAI」を展開。2年目で年間44.8万時間の業務時間削減を達成し、AI活用が「聞く」から「頼む」へシフト。
Safran(サフラン)
フランスの航空宇宙大手Safranは、2024年9月にAI企業Preligensを2.4億ドルで買収し、航空宇宙・防衛向けAI検査技術を強化。合弁のCFM LEAPエンジンでは、GE AerospaceのAI支援ボアスコープ検査でブレード検査時間を半減、検出精度も向上。
Whirlpool(ワールプール)
米国の家電大手Whirlpoolは、製造工程にRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)と AI を導入し、品質管理検査の一貫性と精度を向上。組立・材料ハンドリング工程での自動化により生産性と品質管理を強化。
Cummins(カミンズ)
米国のエンジン大手Cumminsは、エンジンセンサーデータのAI分析による予知保全と、AI画像認識による製造品質検査を導入。需要予測AIでサプライチェーンの在庫管理と物流も最適化。
Saint-Gobain(サンゴバン)
フランスの建材大手Saint-Gobainは、Schneider Electricと連携しガラス製造のレア工程(徐冷工程)にオープンオートメーションソリューションを導入。AIによる自律運転・品質チェック・予知保全を実現。ガラス繊維製造では炉の自動パラメータ調整も実施。
Wacker Chemie(ヴァッカーケミー)
ドイツの化学大手Wacker Chemieは、「WACKER Digital」イニシアチブでAIを製造プロセスとR&Dに統合。シリコーン製造の品質検査をAI自動化し、従来の専門家チームによる手動検査を代替。AIでR&D実験を「数週間から光速」に加速。
Continental AG(コンチネンタル)
ドイツのタイヤ大手Continentalは、AI搭載の新世代タイヤセンサーContiConnectによるリアルタイム摩耗予測と、デジタルシミュレーションによる仮想タイヤテストを推進。2024年に初めて物理テストよりデジタルシミュレーション数が上回った。
Holcim(ホルシム)
スイスの建材大手Holcimは、C3 AIの予知保全ソリューションを45工場に展開し、今後4年間で100工場以上にAIを拡大する計画を2024年6月に発表。垂直ローラーミル等の重要設備3,000センサーを監視。
Flex(フレックス)
グローバルEMS大手Flexは、AI/MLベースのビジョン検査システムを工場フロアに導入し、従来の画像検査や人間の目では発見困難な欠陥を検出。2工場がWEFのGlobal Lighthouse Networkに選定。
Nucor(ニューコア)
Nucorは米国最大の鉄鋼メーカーとして、AIを活用した鋼材混合最適化と品質予測を実施。Delta BravoのAIプラットフォームにより、リサイクル原料と新規原料の最適ブレンドを予測し、品質を維持しながらコスト削減と省エネを実現。
関西ペイント
自動車補修用コンピューター調色システム「AIカラーシステム」に機械学習エンジンを搭載。ビッグデータから最適な調色配合を予測し、調色精度を大幅向上。
ブリヂストン(EXAMATION AI成型)
AI搭載タイヤ成型システム「EXAMATION」により、タイヤ製造工程の属人化を解消。ロット切替時の不良率を41%削減するなど、品質の安定化を実現。
横浜ゴム(AIタイヤ設計)
dotDataのAIプラットフォームを導入し、「人とAIの協奏」をコンセプトにタイヤの性能と開発・製造プロセスの改善に活用。試作評価データの分析で設計精度を向上。