OpenAIと戦略的パートナーシップを締結し、創薬・臨床開発・製造・サプライチェーン全体にAIを統合。複雑なデータセットから有望な薬剤候補をAIで特定し、研究から患者への到達時間を短縮。

独自AI「FJWLA（Flavor Judgment for Whole Liking Analysis）」をビール開発に導入。ユーザーが「おいしい」と感じるフレーバー構成を成分レベルで特定し、2026年3月以降発売製品から順次適用。

米国南東部の大手スーパーPublixが、フロリダ州レイクランドに1.2億ドルを投じたハイテクキャンパスを開設。AIと自動化の研究開発拠点として、需要予測・在庫管理から顧客行動予測まで機械学習を活用した最適化を推進している。

化学大手クラレがAI技術を研究開発に本格活用し、入社2年目の若手エンジニアがAIで最適配合を導き出して新材料開発に成功。2025年1月にはデジタルソリューション部を新設し、約7,000人のDX人材育成を推進。

LLMを活用した歩留まり分析フレームワークを開発しISSM2024最優秀論文賞を受賞。AIサーバー向けGaNパワー半導体も開発し電力損失2割低減を実現。

ポーラ化成工業は化粧品開発支援AIシステム「AIM POLAR」を開発。感触設計AIと品質予測AIにより、試作回数を大幅に削減しながら、パーソナライズ化粧品の実現に向けた処方設計の高速化を推進している。

GEヴァーノバはAIによるインテリジェント電力グリッドに関する2本のホワイトペーパーを発表。GridOS Data Fabricで複数システムのデータを統合し、段階的な自動化アプローチで電力網の知能化を推進している。

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。

インド最大の製薬企業がAIによる創薬効率化と臨床試験最適化に着手。AIRA MatrixへのAI投資で画像解析ベースのR&D強化を推進。

insitro社のVirtual Human AIプラットフォームを活用してALS治療薬の標的を特定。AI創薬で従来数年かかる発見プロセスを30日に短縮。

Brainomix社と提携し、AIによるCTスキャン画像解析で線維化肺疾患の早期診断を加速。AI活用のパイオニア企業（上位3%）として創薬効率化を推進。

日立と協創しAI・量子アニーリングを活用したマテリアルズインフォマティクス（MI）を推進。材料特性予測AIの精度向上により材料開発期間を2割短縮。

AI疾患予測ツール「MILTON」を開発し2024年にNature Geneticsに発表。67種の臨床バイオマーカーから1,000以上の疾患を診断前に予測可能で、新薬標的・バイオマーカー発見を加速。

AIデータ分析を活用した「最強オフィス服」を開発。ブランド「any SiS」初のAI協業アイテムとして、DROBEのデータ分析を活かした女性向けオフィスウェアを展開。