ITWがAIロボティクス、AIコンピュータビジョン品質検査、AI需要予測、AI予知保全を分散型事業モデルの各ニッチセグメントに導入。80/20運営モデルを活かし、数百の高付加価値ニッチ市場でのAI活用を推進。

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。

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。

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。

ニチレイ・アイスが日立のAI活用サプライチェーン計画最適化システムを導入。包装氷の生産・輸送・在庫の3計画を統合最適化し、計画立案時間を約70%削減。

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。

ブラジルのパルプ世界最大手Suzanoは、AIアルゴリズムで最適な植林樹種選定を実施するとともに、製造拠点の過去データ分析でオペレーターに最適生産プロセスを推奨し、エネルギー・化学薬品の使用量削減を実現。

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。

DataRobotのEnterprise AI Suiteを活用し「AI故障診断支援アプリ」を開発。予測AIと生成AIを組み合わせ、サービスエンジニアの故障診断時間を大幅短縮。

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。

Google CloudのVertex AIを活用し、航空機製造におけるシール材料の需要予測を最適化。月間廃棄額を95%以上削減し、2023年7月には廃棄ゼロを達成。

AIによる高炉の炉熱予測システムを開発し加古川製鉄所で運用開始。5時間先の溶銑温度を高精度で自動予測し、操業トラブルの未然防止を実現。