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。
曙ブレーキ工業（AI製品検査）
ブレーキ部品工場にAIによる製品検査システムを導入し、検査工程での不良品排除を自動化。今後3年以内に国内4拠点への導入を完了し、最終的に国内外12拠点への展開を計画。
ヤマハ発動機（ギヤ検査AI自動化）
ノーコードAIプラットフォーム「TechSword Vision」を導入し、ギヤ検査の自動化を推進。非エンジニアでもマウス操作だけで画像認識AIを開発・エッジデバイスにインストールでき、検査工程のAI内製化を実現。
ブラザー工業（AI検査自動化）
全社AI活用プロジェクトにより製造現場でのAI検査を推進。プリンター工場でラベル貼付検査をAI化し貼り忘れ・貼り間違いゼロを達成、インク吐出素子の穴形状検査では目視工数8割減と不良判定精度5ポイント向上を実現。
カネカ（太陽電池AI検査）
太陽電池の検査工程に生成AIとディープラーニングのハイブリッドアプローチを導入。奈良先端科学技術大学院大学との共同研究で未知の欠陥にも対応できる検知システムを開発し、工場への実装を実現。
村田製作所（AI向けMLCC開発）
AI半導体向けに従来品比約2倍の静電容量を実現した新型MLCC（積層セラミックコンデンサー）を世界初開発。AIサーバー・データセンター向け部品の売上が急拡大し、検査工程へのAI導入で作業時間約30%削減も達成。
豊田合成
典型的ものづくり企業としてDXに取り組み、デジタル人材育成プログラムを2021年から推進。データサイエンスやAI活用の内製化を進め、製品検査の自動化や原価低減に向けたデジタル改革を実施。
セントケア・ホールディング
富士通JapanのAI動画解析「ウェルネス運動支援サービス」をデイサービスに導入し、科学的介護の実現を推進。市販カメラで撮影するだけで身体機能測定が可能となり、複数人同時測定で訓練員の業務効率化を実現。
サンリオ
NTTデータと共同でキャラクターライセンス商品のデザイン監修業務にAIシステムを導入。年間約12万件の申請画像をAIで自動解析し、マスターデータとの照合・差異箇所の自動ハイライトで業務時間17%削減を見込む。
小田急電鉄
新百合ヶ丘駅で画像解析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。AIチャットボット・FAQ、生成AI「AcroChatAI」の導入等、複数のAI施策を並行推進。
阪神電気鉄道
列車内にAI画像解析技術を搭載したセキュリティカメラを試験設置。AIが映像を解析して車内混雑状況を自動把握する実証実験を実施。
安田倉庫
DX事業推進室を設置し、AGV・AGF・AMR等のロボット導入に加え、AI画像検品ソリューションによる医療機器物流の検品工程DXを推進。2023年にDX認定事業者に認定。
関西エアポート
関西国際空港でAI画像認識による保安検査支援と、PBB（搭乗橋）の完全自動装着システムを導入。AIスマート空調でエネルギー使用量50%削減も目指す。
本州四国連絡高速道路
NTT・NTT e-Drone Technologyと共同で、ドローンとAI画像認識を用いた鋼材腐食検査の実証実験を開始。AI画像認識で腐食の深さを自動推定する技術の実用化を目指す。
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。
奥村組（AI配筋検査参画）
配筋検査システム協議会に参画し、CONSAIT EyeによるAI配筋検査を導入。21社のゼネコン共同開発により、中堅ゼネコンでも先端AI検査技術を活用可能に。
戸田建設（AI配筋検査別事例）
CONSAIT Eye AIカメラを活用した配筋検査システムを導入。鉄筋の径・本数・ピッチをAIが自動計測し設計データと照合することで、検査品質の向上と時間短縮を実現。
熊谷組（AI骨材管理別事例）
ダム建設現場でAI画像認識を活用したコンクリート骨材の粒度分布自動判定システムを運用。従来の手作業による品質検査を自動化し検査精度と効率を向上。