コーセーと慶應義塾大学は共同で、主観を排除した「教師なし距離学習モデル」によるリップメークトレンド自動解析技術を開発。従来必要だった人手によるラベル付けを不要にし、客観的なトレンド分析を実現した。

P&GジャパンはAI需要予測システムを一部流通パートナーと運用し、トラック台数7%削減と積載効率5%改善を実現。2030年までにAI統合データ基盤で店頭欠品の自動防止を目指す。

ゼネラルモーターズはNVIDIAとの戦略的提携を発表し、NVIDIA OmniverseとCOSMOSを活用したAI製造モデルの訓練、DRIVE AGXによる次世代運転支援システムの開発を推進している。

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。

5〜6年間で550以上のAIモデルを構築し、製造全工程に展開。Kalinganagar工場は世界経済フォーラムのGlobal Lighthouse Networkに認定され、年間1,000万ドルのマージン改善を達成。

NVIDIAと協業し、AIとデジタルツインで工場計画・ロボティクスを最適化。バッテリー検査や溶接・塗装品質のAI監視など、EV製造の全工程にAIを導入。

MedHub-AI社のプログラム医療機器「AutocathFFR」の日本国内販売契約を締結。AI技術により冠動脈造影画像から37秒でFFR値を自動算出し、心臓カテーテル検査の低侵襲化を実現。

グループ会社が開発した「エッジAIボード」を工作機械に搭載。カメラ画像を用いた物体検知などのAI処理を内蔵NPUで省電力かつリアルタイムに実行し、切りくず除去やスラッジ監視を自動化。

東大松尾研発スタートアップOllo社が開発した作業分析AI「Ollo Factory」を国内工場に導入。スマートフォンで撮影した作業動画をAIが自動分割・解析し、作業抜けを即時検出。

精密農業を新たな成長事業に位置づけ、AIデータ解析のThe Yield社（豪州）とロボティクスのRobotics Plus社（NZ）を買収。米国に統括新会社「Yamaha Agriculture」を設立。

NVIDIAのBlackwell AIプラットフォームを活用したAIファクトリーを構築。自動運転・ロボティクス・スマートファクトリーの3領域でAI駆動のモビリティソリューションを開発。

AIが生成するリアルな仮想世界で自動車安全ソフトウェアの開発を加速。従来数ヶ月かかった危険なエッジケースへのソフトウェア検証を数日に短縮。NVIDIAと連携しAI自動運転コンピュータも搭載予定。

2027年までにAIに約29億ユーロを投資し、世界50以上の工場でAI品質検査・予知保全・サイクルタイム最適化を展開。生成AIで生産データを自然言語分析。AIエージェントプラットフォームも外部提供予定。

画像診断の所見をAIが自動作成するシステムを開発。年間約3,000万件の画像診断業務の負担軽減を目指し、放射線科医の読影ワークフローを革新。

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。

ノルウェーの肥料大手Yaraは、衛星画像とAIを活用した精密農業デジタルツール「Atfarm」を展開。3,000万ヘクタール以上を管理し、窒素施肥の最適化で収量7%向上と流出10%削減を文書化。

米国の家電大手Whirlpoolは、製造工程にRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と AI を導入し、品質管理検査の一貫性と精度を向上。組立・材料ハンドリング工程での自動化により生産性と品質管理を強化。

米国のエンジン大手Cumminsは、エンジンセンサーデータのAI分析による予知保全と、AI画像認識による製造品質検査を導入。需要予測AIでサプライチェーンの在庫管理と物流も最適化。

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。

グローバルEMS大手Flexは、AI/MLベースのビジョン検査システムを工場フロアに導入し、従来の画像検査や人間の目では発見困難な欠陥を検出。2工場がWEFのGlobal Lighthouse Networkに選定。