旭化成ホームズ
住宅事業「ヘーベルハウス」で生成AIサービスモデルの構築を開始。住宅設計や顧客対応に生成AIを活用し、住宅業界のDXを推進。
Samsung
Galaxy S25シリーズで「真のAIコンパニオン」を実現。Galaxy AIを4億台のデバイスに拡大し、モバイルAIの民主化を推進。
Siemens
NVIDIAとの提携を拡大し、産業向けAI OSを共同構築。デジタルツインとAIを融合させた次世代の産業バリューチェーンを実現。
野村ホールディングス
OpenAIとの戦略的連携を締結。AI技術を活用した金融サービスの高度化と業務効率化を加速。
Siemens
産業向け生成AIアシスタント「Siemens Industrial Copilot」がHermes Award 2025を受賞。製造業全バリューチェーンにわたる初のAIアシスタント。
大和ハウス工業
燈株式会社と共同開発した「AIプランコンシェルジュ ver.1」を全国の戸建住宅営業に導入。AIが顧客ニーズに応じた住宅プランをリアルタイムで提案。
三井住友銀行
富士通と共同で銀行システムのバージョンアップに生成AIを適用し、生産性向上を実現。レガシーシステムの移行効率化に成功。
富士通
機密性の高いデータを安全にプライベート領域で管理し、オンデマンドに生成AIを利活用可能な「Fujitsu クラウドサービス Generative AI Platform」を提供開始。
明治安田生命
日本IBMと共同で、ITシステム開発全体における生成AI活用の検証を実施。要件定義からテストまでの開発工程全体にAIを適用。
旭化成
グループ全体で生成AIを活用し、材料の新規用途探索の自動化や製造現場の技術伝承に展開。6,000以上の用途候補を考案し、ある材料では候補選別の時間を従来の約40%に短縮。書類監査対応では年間1,820時間を短縮した。
Atomwise
世界初の深層ニューラルネットワーク型バーチャルスクリーニングプラットフォーム「AtomNet」で、15京以上の化合物ライブラリから薬物候補を探索。318ターゲットの大規模研究で従来のHTSを凌駕する成功率を実証。
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。
Covestro(コベストロ)
ドイツの素材化学大手Covestroは、ポリウレタン発泡プロセスのAIデジタルツインを開発し、配合最適化・材料使用量削減・ツーリング最適化を実現。複数部門でAIパイロットプロジェクトを推進し、デジタル技術でプロセス効率と持続可能性を向上。
SLB(旧Schlumberger)
SLBはEquinorと連携し、ブラジルのPeregrino油田で2.6km区間の99%をAI自律掘削で完了。Neuro自律ジオステアリング技術を2024年12月に発表し、人間の介入なしで地下の複雑性に動的に対応する掘削を実現。
Daimler Truck(ダイムラートラック)
Daimler TruckはTorc Robotics(子会社)と連携し、SAEレベル4の自律走行トラックの実用化を推進。Freightliner Cascadiaプラットフォームに自律走行技術を統合し、2024年にテキサスで無人テスト走行に成功。
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。
住友ゴム工業(EV用タイヤAIシミュレーション)
EV向け次世代タイヤ開発に向け、タイヤ付近の気流をAIで分析・可視化するシミュレーション技術を開発。空力特性の最適化にAIを活用。
日揮ホールディングス(データ品質管理AI)
AI活用を見据えたデータ品質管理フレームワークの運用を開始。プラントEPC役務に係るデータの品質を管理し、AI適用の基盤を構築。
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。