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。

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。

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。

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。

機械部品調達のAIプラットフォーム「meviy」の全方位構想を推進。2024年に2D図面対応の「meviy 2D」、図面データ検索AI「meviy Finder」、日本最大級の製造業マーケットプレイスを相次ぎ投入し、世界5極への展開を完了。

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。

LiDARとセンサー7つを内蔵した協働ロボット「MZSシリーズ」を開発し、人やものとぶつかる前にロボットを停止させる安全機能を実現。位置精度±0.02mmの高精度を維持しつつ、安全柵不要の人協働を可能にした。

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。

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。

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。

ライブリッツ社の野球選手AIトラッキングシステムをチーム戦略に活用。試合映像・トラッキングデータ・コンディション情報を一元管理し、選手パフォーマンスの数値化と科学的分析を実現。

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。

DeNA×AIチームが選手育成支援の3つの主要AIプロダクト（捕手育成支援・投手制球力分析・打者動作解析）を開発。ハイスピードカメラ4台×600fpsの映像解析で、バイオメカニストのフィードバックを月1〜2件から月10〜20件に激増。

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。

「汎用的知能ロボットコントローラ」により物流・製造現場の自動化を推進。3Dビジョンで認識したケースに合わせて吸着パッドを制御し、1時間当たり1,100ケースのデパレタイジングを実現。

国内初のATO高速運転（130km/h）を採用した全自動列車運転を実施。つくば市ではAI解析による混雑状況把握と自動運転モビリティの連携実証も推進。

富士通Japanと共同で全国初のAI図面審査システムを開発。給水装置工事申請の図面をAI画像認識で自動審査し、審査期間を最長20日から5日に短縮。業務量を半減。

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。

データプラットフォーム「i-DREAMs」の拡充とAI・ドローンを活用した点検技術の社会実装を推進する3カ年中期経営計画を策定。健全橋梁率94%を目標にインフラ維持管理DXを加速。