あいおいニッセイ同和損害保険(募集文書AI審査)
保険商品の販売に関わる募集文書の審査・点検業務に生成AIを活用。審査・点検業務を50%削減し顧客対応時間を創出。
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。
シュプリンガー・ネイチャー(Springer Nature)
出版プロセス全体に約60のAIツールを展開し、年間150万件以上の論文を支援。AIによる偽コンテンツ検出で25,000件の問題論文を特定。
ターニティン(Turnitin)
AI文章検出機能のリリース1周年を迎え、教育機関でのAI生成文章の検出を支援。AIパラフレーズ検出機能も追加し、スペイン語長文にも対応拡大。
テバ・ファーマシューティカル(Teva Pharmaceutical)
世界最大のジェネリック医薬品メーカーがAI・先端分析の全社展開に着手。品質管理のCAPAプロセスやHR部門でも生成AIを実験的に導入。
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。
くら寿司
くら寿司はAIカメラによる迷惑行為防止と、AI・IoT技術を活用した「スマート養殖」を展開。AI給餌で給餌量2割削減・飼料代1割削減を実現し、持続可能な水産業を推進。
フェレロ(Ferrero)
フェレロがSourcemap・Starlingの追跡プラットフォームとAI在庫管理システムを活用し、ヘーゼルナッツの94%トレーサビリティを達成。2024年にAI在庫システムを展開し欠品率約20%削減。2024-26年Hazelnut Charter策定でサステナブル調達を推進。
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。
クラフト・ハインツ(Kraft Heinz)
クラフト・ハインツがMicrosoftと共同開発した「Kraft Heinz Lighthouse」コントロールタワーでサプライチェーン全体をリアルタイム可視化。AIきゅうり品質検査で生産効率12%向上。自律予測の採用率48.2%を達成。
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。
BYD(比亜迪)
BYDがXUANJI AIラージモデルを発表し、全車両領域へのAI技術適用を業界初で実現。西安工場では約97%の自動化率を達成し、AI品質管理によりバッテリー欠陥率40%削減・寿命20%向上を実現。
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。
日本電子
AI構造解析ソフトウェア「msFineAnalysis AI」を開発し、約1億種の化合物構造から予測EIマススペクトルのAIライブラリを構築。2つのAI(メインAI・サポートAI)の相補的解析により、未知物質の構造を自動推定する世界初のGC-MS統合解析を実現。
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。
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。
日本ガイシ(AIセラミック解析)
名古屋大学、アイクリスタルと共同でAIを活用したセラミック製品の高精度解析手法を開発。従来1~2週間かかっていた自動車排ガス浄化用セラミック製品の解析を最短1日に短縮。2024年度中に量産品の設計プロセスに組み込む計画。