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。
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。
ジェイテクト
ノーコードAI活用プラットフォームを内製し、検査工程などにプログラミング不要でAIサービスを導入可能に。生産現場のデジタル化を推進。
日本製鋼所
射出成形機向けAI機能「J-WiSe AI Molding Navigator」を開発。AIが成形条件を自動修正し、樹脂の粘度変化による不良を未然に防止する。
小田急電鉄(ホーム安全AI)
新百合ヶ丘駅ホームで画像解析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。ホーム端での危険行為や閉扉後の傘挟みなどをAIが自動検知する。
Chubb(チャブ)
世界最大の上場保険会社が54カ国でAIを活用した引受・請求・不正検知を展開。AI画像認識による損害査定とMLベースのリスク評価で、保険業務のデジタル変革を推進。
日本ハム(スマート養豚AI)
AI・IoTで豚の健康や発情兆候を判定する「スマート養豚プロジェクト」を推進。AIが画像診断で豚の状態を自動判定し、養豚場の生産性向上と労働負荷軽減を実現。
鳥取県(スマート農業梨栽培実証)
鳥取県中部地区でNTT西日本や地域パートナーとスマート農業の社会実装に向けた共同実証を実施。気象データを活用した病害虫予測・抑制とデジタル営農記録の作成により、梨の生産拡大と作業効率化を推進。
JA帯広かわにし(ドローンAI作物管理)
帯広市川西農業協同組合が総務省の地域デジタル基盤活用推進事業を活用し、ドローンとAIを組み合わせた作物管理の実証試験を実施。4Kカメラ搭載ドローンで毎秒30枚の高精細映像をAI分析し、病気の株を自動検出。
Chick-fil-A(チックフィレ)
米国最大級のファストフードチェーンChick-fil-Aが、3Dカメラ・エッジコンピューティング・AIアナリティクスを組み合わせたIoTシステムで温食の鮮度を自動監視。ソーシャルメディアのAI分析で食品安全リスクを早期検出する仕組みも構築している。
ESA(欧州宇宙機関)
超小型AI衛星Φsat-2を2024年8月に打ち上げ、軌道上でリアルタイムAI画像処理を実証。雲検出、海洋異常検知、野火検知、船舶検出など6つのAIアプリケーションを宇宙で実行し、軌道上でのAIモデル更新にも成功。
ファースト・ソーラー(First Solar)
ルイジアナ州にAI搭載の3.5GW太陽光パネル製造工場を開設し、コンピュータビジョンと深層学習で製造中の欠陥を自動検出。予知保全やエネルギー予測にもAIを活用し、太陽光製造業のAI化を推進。
バクスター(Baxter International)
AI搭載の輸液システムでリアルタイムの患者モニタリングを実現。Pieces Technologies社との提携でAI駆動のケアコーディネーション・文書化プラットフォームを病院に提供。
ドーバー(Dover Corporation)
ドーバーがDigital Labsに約150名のソフトウェア開発者・データサイエンティストを配置し、IoT×ML×AIのコネクテッド産業製品とSaaSサービスを開発。製品トレーサビリティ、偽造防止、車両損傷分析など認証済みソリューションを展開。
タタ・モーターズ(Tata Motors)
タタ・モーターズがIndustry 4.0戦略としてAI・IoTを製造工程に全面導入。コボット(協働ロボット)による精密組立、AI外観検査による品質管理、AR/VR×AI技術による作業員訓練を推進。
ジャガー・ランドローバー(JLR)
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。
住友ゴム工業(IoT/AI工場基盤)
IoT/AI基盤を名古屋工場でモデル構築し、2025年までに国内外全12拠点のタイヤ工場へ導入する計画を推進。データ収集・解析時間を90%短縮し、不良品発生率を30%低減する効果を確認。
NEXCO東日本
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。
阪急電鉄(踏切AI)
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。
南海電気鉄道(踏切AI)
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。