東亞合成
「アロンアルフア」で知られる化学メーカーが、社内情報を自然言語で検索できるAIチャットツールを自社開発。セキュリティ対策として専用クラウド環境で運用し、社員の定型業務効率化とアイデア創出を支援。
JSR(IBM共同研究)
IBMと化学産業に特化したAIの共同研究プログラムを開始。材料開発に特化した基盤モデルの拡張や生成AIによるデータ活用基盤の整備を通じ、半導体向けフォトレジスト等の革新的材料開発を加速。
日本精工(生成AI品質トラブル参照)
生成AIを活用した品質トラブル参照アプリケーションを自社開発し、約4,000件の品質トラブルデータの可視化と要約機能を実現。国内5,000名以上の設計・製造・品質保証担当者に展開し、情報要約を約30秒で完了可能にした。
カミナシ
現場DXプラットフォーム「カミナシ」が全国17,000現場に導入。設備保全向けに生成AI機能を搭載し、音声やテキストから作業記録を自動下書きする「AI作業記録」とダッシュボードAI要約機能を提供。
Monoya(モノヤ)
日本の職人・メーカーと海外バイヤーをAIでマッチングするプラットフォーム「Monoya Connect」を2024年末にローンチ。AI翻訳・デザインデータサービスで貿易障壁を克服。
ストックマーク
独自の130億パラメータLLMを活用し、デクセリアルズの新規用途探索に生成AIを導入。特許・論文・ニュース等のデータから技術シーズと市場ニーズの双方向マッチングを実現。
ルノーグループ(Renault Group)
全社で5万人以上にGenAI研修を実施し、1.5万人がアクティブユーザーに。Google・Microsoft・Qualcommとの提携でソフトウェア定義車両(SDV)を2026年に欧州初投入予定。AI定義車両への進化を宣言。
レキット(Reckitt)
Microsoft連携の生成AIで需要予測誤差50%削減を達成。R&DではAI活用で製品開発時間60%短縮、Scope3排出量データ精度も75倍改善。全社的なAI変革を推進中。
荏原製作所(暗黙知AI)
製造現場の暗黙知をAIで形式知化する「知識駆動型DXプロジェクト」を本格始動。給水ユニット設計PoCで85%の精度を達成しリードタイム80%削減を実現。
住友電気工業(RAG基盤)
グループ全社規模のRAG基盤をわずか2週間で構築。400TBのファイルサーバと180万文書に対応し、約29万人が利用可能な社内ナレッジ活用環境を実現。
ローム(歩留まりAI)
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。
IHI(生成AI活用)
社内ChatGPTサービス「Chat-IHI」を展開し4,000名以上が毎日利用。プログラム作成2週間→5分、画像テキスト化1時間→5分など劇的な効率改善を実現。
JSR
IBMとAIを活用した半導体材料開発の共同研究プログラムを開始。材料開発に特化した基盤モデルの拡張と生成AI活用で、革新的な材料開発の加速を目指す。
住友化学(生成AIアプリ750個)
「DX NEXT empowered by AI」を掲げ、3ヶ月で750個のAIアプリを社員が作成。生成AIのアクティブユーザー率100%を目標に、DXによる100億円の事業貢献を目指す。
ホンダ(マルチエージェント型生成AI)
独自の企業文化「ワイガヤ」から着想したマルチエージェント型生成AIシステムを開発。複数のLLMエージェントが議論・協調する仕組みで、ICLR 2025 Workshopに採択。
Estée Lauder
Estée Lauder CompaniesはMicrosoftのAI技術を活用した「ConsumerIQ」と「Trend Studio」を開発。25ブランド・150カ国のデータをAIで統合分析し、トレンド検知から商品推薦・マーケティングコピー生成までを一気通貫で自動化している。
ステランティス(Stellantis)- Mistral AI連携
ステランティスはMistral AIとの戦略提携を拡大し、次世代AI搭載車載アシスタント、部品表データインテリジェンスツール、製造ラインの異常検知など、全社横断でAIを展開。Innovation LabとTransformation Academyを設立した。
東芝
Azure OpenAIベースのAIマルチエージェントにより、SMT製造ラインの問題をわずか数分で原因究明・改善提案するシステムを開発。熟練者の思考プロセスを再現し2026年商品化予定。
LIXIL
AIによる施工イメージ検索機能を搭載した「プロダクトサーチ エクステリア版」を展開開始。施工写真をアップロードするだけで類似のLIXIL製品を検索可能にし、工務店の業務効率化を実現。
古河電気工業
MES(製造実行システム)の標準化を軸に工場データのAI-Ready化を推進。生成AI環境を約4,000人が体験し、30%以上が日常業務で利用するまでにDXを加速。