日本ハム
日本ハムはSAP BTPとAIを活用した在庫引当・需要予測システムを導入し、欠品率の大幅改善と在庫水準の最適化を実現。ベテラン担当者の経験知をAIで標準化した。
丸千代山岡家
ラーメンチェーンの丸千代山岡家がAmazon Bedrockなどで厨房オペレーションを効率化し、生成AIによる調理順序最適化システムを構築。提供時間を平均30秒削減し、スタッフのスキル習得期間を500日から350日に短縮した。
兵庫県立リハビリテーション中央病院
兵庫県立リハビリテーション中央病院がAmazon Bedrockでリハビリのスケジュール作成を自動化。60%の自動化を実現し、月あたり約36単位（約88,200円）の増収を見込む。
Alcoa（アルコア）
アルミニウム大手Alcoaは、ワシントン州に世界初のゼロカーボンアルミ精錬所を稼働。AI駆動の分析による精錬プロセスのリアルタイムエネルギー消費最適化を実施し、環境負荷の最小化と効率の最大化を両立。
大林組（鉄骨断面設計AI）
AIプログラムにより鉄骨断面設計のバリエーションを自動生成。設計者の基本構造形状をもとに多数の設計案を自動で創出し、設計効率を向上。
熊谷組（トンネル発破AI）
トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。AIが切羽観察データから最適な発破パターンを導出し、施工の見える化と効率化を実現。
スギノマシン
アルムと共同開発した完全自動切削加工機「TTMC」の量産機を発売。AIソフト「TTMCブレイン」により金属加工の全12工程を完全自動化。
北海道電力（Enerista蓄電池AI）
AIを活用した系統用蓄電池の需給管理サービス「Enerista」を開始。蓄電池の充放電をAIが最適制御し、再生可能エネルギーの出力変動を平準化して電力系統の安定化に貢献。
大阪ガス（Energy Brain）
遠隔AIエネルギーマネジメントシステム「Energy Brain」を活用し、産業用冷凍機を完全停止せずに自動デマンドレスポンス制御する実証に成功。冷凍冷蔵倉庫のエネルギー最適化を実現。
味の素（AI献立プランナー）
給食業界向けAI献立自動生成サービス「AI献立プランナー」を開発。カイテクノロジーとの実証実験で献立作成業務負荷を最大70%削減する効果を確認し、商用版販売を開始。
Sweetgreen（スウィートグリーン）
米国サラダチェーンSweetgreenが、ロボット自動化技術「Infinite Kitchen」を20店舗以上に展開。AIとロボティクスでサラダの注文・調理プロセスを自動化し、一貫した品質と高速提供を実現。2025年にSpyce社をWonder Groupに売却しつつ長期供給契約で技術継続利用。
Mercadona（メルカドーナ）
スペイン最大のスーパーマーケットチェーンMercadonaが、2025年から2028年にかけて2.5億ユーロのデジタルエクセレンス計画を推進。300以上のアプリケーション・プロセスをAI等の先端技術で刷新し、1,000人以上のIT専門チームで内製化を推進。EC売上は前年比30%増の8.42億ユーロ。
Publix（パブリックス）
米国南東部の大手スーパーPublixが、フロリダ州レイクランドに1.2億ドルを投じたハイテクキャンパスを開設。AIと自動化の研究開発拠点として、需要予測・在庫管理から顧客行動予測まで機械学習を活用した最適化を推進している。
バッテンフォール（Vattenfall）
ゴルディスタール水力発電所のダムにAIドローン画像解析でコンクリート亀裂を早期検出。原子力発電所ではAIで燃料棒配置を最適化し、焼却炉ではスラグ生成のAIシミュレーションを実施。ボストンダイナミクスのSpotロボットも原子力施設に導入。
フォータム（Fortum）
AIソリューション専門チームを設立し、地域暖房プラントの予知保全AIやAI駆動型エネルギー取引最適化プラットフォーム「Apollo」を導入。LLM搭載セルフサービスカスタマーエージェントの開発も推進し、新機能デプロイを75%加速。
ルシッド・モーターズ（Lucid Motors）
ルシッドがSoundHound AIと共同開発したAIアシスタント「Hey Lucid」を車載システムに統合。生成AIによる直感的な音声対話を実現。NVIDIAとの提携で業界初の「マインドオフ」レベル4自律走行車の提供も計画。
ダナハー（Danaher）
ダナハーが2024 Danaher Summitで「From Promise to Practice」をテーマにAI駆動型医薬品開発を推進。低分子創薬の生成AI、大分子・抗体のAI設計、AI最適化による製造歩留まり向上など、バイオ医薬分野全体にAIを展開。
ポルシェ（Porsche）
ポルシェエンジニアリングが強化学習（RL）を活用し、車両衝突構造の最適化や拘束システムの設計を自動化。従来のFEMシミュレーションと比較して必要な計算量を80%削減し、開発期間の大幅短縮を実現。
ナブテスコ
精密減速機の世界大手ナブテスコが新中期経営計画を策定し、AI・デジタル技術を活用した製品開発と生産効率化を推進。産業用ロボット向け精密減速機でAI需要に対応した供給体制の強化を計画。
セイコーエプソン（人協働ロボット）
生成AIを活用した開発支援機能を備えた「Epson RC+」開発環境を提供するとともに、可搬重量6kgの人協働ロボットを開発し2025年内に日本・欧州で販売開始。同クラス業界トップクラスの軽さ17kgの省スペース設計を実現。