AMD EPYCプロセッサ搭載のハイパフォーマンスコンピューティング環境を導入し、コネクタの設計シミュレーション解析時間を大幅短縮。AI利活用も見据えた計算基盤を整備し、設計品質の向上と業務効率の最適化を推進。

タイヤ設計基盤技術を高度化する新技術体系「THiiiNK」を発表。材料技術・シミュレーション技術・デザイン技術の3つを統合し、大阪大学と共同開発した生成AIをタイヤデザインに適用。新スーパーコンピュータ導入で計算時間を半減。

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。

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。

ノキアとの相互運用協力を通じ、AIエージェントによるネットワーク構成のマルチエージェントツールを展開。自律ネットワーク「レベル4」の実現に向け、rAppエコシステムを構築。

初代Chief AI Officerを任命し、Insilico MedicineとAI創薬で最大27.5億ドルの提携を締結。NVIDIAと製薬業界最強のAIスーパーコンピューターを構築中。

AI自動客室割当システム「ACU」を導入し、1秒未満で最大120万室の割当を最適化。ロイヤルティ会員向けAI旅行計画ツールも試験展開中。

イスラエルのスタートアップFetcherrと提携し、AIによるダイナミックプライシングを導入。運賃のAI管理比率を1%から20%に拡大予定。CES 2025ではAIコンシェルジュ「Delta Concierge」を発表。

NECと戦略的パートナーシップを締結しAIを活用したタイヤ開発基盤を構築。疑似量子アニーリングでゴム配合予測の開発時間95%短縮、新材料探索期間60〜70%削減を確認。

JDSCとDX戦略パートナーシップを締結しAI技術による物流・生産現場の課題解決を加速。2030年までに社員の10%をデータサイエンティストに育成する計画。

米Dexterityと戦略的提携しAIバンニングロボット「Mech」を共同開発。荷物の大きさ・重量をAIが判断し最適な荷積みを自動化、荷崩れ防止も実現。

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。

自動車のフロントデザイン開発に生成AIを活用し、歩行者保護性能も考慮した修正案をAIが自動生成。デザイン開発期間を40%以上短縮する見込み。

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。

GEヴァーノバはAIによるインテリジェント電力グリッドに関する2本のホワイトペーパーを発表。GridOS Data Fabricで複数システムのデータを統合し、段階的な自動化アプローチで電力網の知能化を推進している。

法政大学と共同で「ボクセル型インフラデジタルツイン」を構築し、令和7年度インフラDX大賞で国土交通大臣賞を受賞。阿蘇立野ダムや白河市での3D点群データとAI解析を実用化。

富士通と共同で「最適化AI配乗計画システム」を開発し、約400人の船員配乗計画にAIを適用。計画作成時間を約7割削減し、船員のワークライフバランス向上と業務効率化を実現。

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。

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。