住友金属鉱山（予知保全AI）
製錬設備の予知保全AIシステムを開発し、ニッケル工場と播磨事業所の国内2拠点に導入。熟練従業員の暗黙知と音響・振動・温度データを組み合わせた機械学習で故障の初期兆候を可視化し、設備の半数以上で成果を確認。
東京エレクトロン
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）とプロセスインフォマティクス（PI）を活用し、半導体製造装置の開発・立ち上げ期間を短縮。2027年夏完成予定の宮城新棟でAI・ロボットを先行導入し、生産能力3倍・年間約100億円のコスト削減を目指す。
アドバンテスト
NVIDIAのAI推論技術と統合したリアルタイムデータインフラ「ACS RTDI」を開発。半導体テスト工程でGPUによる高速AI解析を行い、チップごとにテスト条件を最適化。Blackwellや次世代デバイスの量産に採用され、従来数週間かかっていた故障解析をリアルタイム化。
東洋紡
JR西日本と共同でAI異常検知システムを開発し、製造工程の異常を予兆段階で検知。つるがフイルム工場で10時間以上の復旧作業時間削減に貢献。
住友金属鉱山
製錬設備の予知保全AIシステムを開発し国内2拠点に導入。全社横断データ活用基盤「DataPort」も構築し、2026年以降AI分析機能を拡充予定。
太平洋セメント（焼成炉AI）
2026年度からAIによる焼成炉の自動運転を国内工場に本格導入。炉内温度・圧力データをAIに学習させ、熟練技術者不足に対応。
三菱電機
生産設備の機器劣化を少量の学習データで高精度に推定する「物理モデル組み込みAI」を開発。従来のデータ駆動型AIの課題を克服し、産業機器やロボットの予防保全を実現。
ブリヂストン（EXAMATION AI成型）
AI搭載タイヤ成型システム「EXAMATION」により、タイヤ製造工程の属人化を解消。ロット切替時の不良率を41%削減するなど、品質の安定化を実現。
ミネベアミツミ（デジタル人材育成）
AI・DX推進部門を新設しデジタル人材を3年以内に2.6倍の約80人に拡大する計画を策定。藤沢工場でAI・IoTによる製造現場のデジタル化を推進。
日立建機
サービスソリューション「ConSite」にAI予兆検知を搭載し、建設機械の遠隔故障診断サービスを強化。センシングによる故障予兆検知率約90%を目標。
カナデビア（旧日立造船）
ごみ焼却発電施設にAIを活用した完全自動燃焼制御を開発。無人運転（レベル4）を実現し、燃焼異常時間を半減、手動操作も半減させた。
三浦工業
産業用ボイラーのIoT遠隔監視サービス「MEIS CLOUD」にAI予知保全機能を追加。KDDIとの協業によりIoTデータとAIを組み合わせた故障予知サービスを展開。
ジェイテクト
ノーコードAI活用プラットフォームを内製し、検査工程などにプログラミング不要でAIサービスを導入可能に。生産現場のデジタル化を推進。
ダイセル
化学プラントにAIを搭載した「自律型生産システム」を開発。プラント異常の予兆検知と運転条件の自動最適化により、年間100億円のコスト削減を見込む。
日本製鋼所
射出成形機向けAI機能「J-WiSe AI Molding Navigator」を開発。AIが成形条件を自動修正し、樹脂の粘度変化による不良を未然に防止する。
日揮ホールディングス（AI異常検知）
NECの「インバリアント分析」AI技術とプラントエンジニアリングノウハウを組み合わせ、プラント全体の時系列運転データ解析による異常検知の自動化を実現。深刻なトラブルの未然防止とダウンタイム削減に貢献。
住友重機械工業
NECのRAPID機械学習技術を活用し、射出成形機などの産業機械の故障予兆をAIで検知するシステムを共同開発。ロボットや半導体分野への事業シフトを進め、2030年12月の営業利益1,300億円（2024年比2.4倍）を目指す。
コベルコ建機
重機の遠隔操作・自動運転ソリューション「K-DIVE」を開発し、仮想現実とAIの融合で遅延0.1秒以内の遠隔操作を実現。AI振動データ分析による予測保守で故障率20～30%削減。ICT建機として3Dマシンガイダンス標準装備の新世代ショベルも発売。
住友ゴム工業（IoT/AI工場基盤）
IoT/AI基盤を名古屋工場でモデル構築し、2025年までに国内外全12拠点のタイヤ工場へ導入する計画を推進。データ収集・解析時間を90%短縮し、不良品発生率を30%低減する効果を確認。
日本精工（状態監視ソリューション）
AI技術と設備診断エキスパートの知見を組み合わせた状態監視ソリューションを拡充。ワイヤレスセンサーとクラウドを活用し、工作機械や産業機械の予知保全をリモートで実現するサービスを2024年より提供開始。