BPはAIと高度分析により2022〜2024年にかけて自社操業生産量を約4%増加させ、シャットダウンからの保護を約10%改善した。95%以上のデータをクラウド化し、AIの全社展開を推進している。

コストコはAIを活用した予測需要予測、動的価格設定、サプライチェーンロジスティクスの最適化をバックエンドで推進。2025年に27〜29の新規倉庫開設を計画し、AIが国際的な在庫管理の複雑性に対応している。

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。

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。

トンネル発破工事のAI支援システム「BLAIVE」を開発。地質評価データから最適な火薬量・穿孔本数・発破パターンを自動算出し、余掘り量の低減と技術継承を実現。

AI搭載の船舶エネルギー効率化プラットフォーム「Star Connect」を450隻に展開。25億以上のIoTデータポイントをリアルタイム処理し、AIによるルート最適化で燃料消費を9.2%削減。

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。

MTI・グリッドと共同で自動車専用船の配船計画をAIで自動化・最適化するシステムを開発し、2025年7月から本格運用を開始。数カ月先までの最大数百万通りの配船を10分程度で試算し、最適な計画を作成。

半導体切断装置（レーザーソー）の生産性を50%向上させ、AI用メモリーの大量処理に対応。AIチップの複雑化に伴う後工程の精密加工需要を取り込み、過去最高益を更新。

半導体の後工程向けに革新的な実装技術を開発。レーザー照射でチップを直接基板に載せる方式で工程を短縮し、AI向け半導体材料の増産に56年ぶりの新工場も建設。

MES（製造実行システム）の標準化を軸に工場データのAI-Ready化を推進。生成AI環境を約4,000人が体験し、30%以上が日常業務で利用するまでにDXを加速。

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。

300以上の製品モデルの組み合わせを持つAIプラットフォーム「Digital Materials Hub」と、AI搭載デジタルアシスタント「Ask 3M」を開発。新製品開発の商用化期間短縮を目指す。

SiemensおよびNVIDIAと複数年にわたる業界初の提携を発表し、デジタルツインとAI技術で工場・サプライチェーン運営を変革。米国内でパイロットを開始。

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。

Harvard D^3 InstituteとMicrosoftが主導する「Frontier Firm AI Initiative」に参画。AI活用による製造・サプライチェーン効率化を推進し、食品廃棄削減にも取り組む世界最大の食品メーカー。

AI搭載トマト自動収穫ロボットの最新モデルを発表。ハードウェアと回路アーキテクチャを全面刷新し、量産・商用化に向けた開発を加速。オランダでの実証実験も開始。

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。