スギ薬局(AI-OCR処方箋)
スギ薬局はNeoXのAI-OCR「薬師丸賢太」とスマホアプリを連携させ、処方箋画像の自動解析からレセコン反映までを自動化。薬局スタッフの手入力業務を大幅に軽減。
サミット(AIコーディング)
サミットの情報システム部門はAIコーディングアシスタント「Kiro」を活用し、業務アプリケーションを12時間でPoC完成させる圧倒的スピードの内製開発を実現。
Shopify Japan
Shopify Japanは「Summer '25 Edition」でAI搭載ストアデザイン基盤「Horizon」を導入。AIストアビルダーが数キーワードから3つのデザインを自動生成し、ECサイト構築を革新。
ロイヤルホールディングス
ロイヤルHDはGoals・双日食料・デリカフーズと「需給調整プラットフォーム構築プロジェクト」を発足。ロイヤルホストと天丼てんやのAI需要予測データを物流に応用し、食品ロス削減を目指す。
スギ薬局
スギ薬局はAWS上でAmazon Bedrockを活用し、年末調整QAボットと調剤医薬品在庫確認エージェントを構築。約2万件の問い合わせ処理で人事工数3,000時間以上を削減した。
マルエツ
マルエツは次世代旗艦店「BLiX茅ヶ崎店」に生成AIを活用したコンシェルジュを導入。来店客の質問に自動応答する店舗DXの先進事例として注目される。
ハローデイ
ハローデイは日立の「需要予測型自動発注システム」を全49店舗に導入。月間総労働時間6,837時間削減、残業7.9%減、自動発注率90%以上を達成した。
エア・ウォーター
AI・DX人材育成を本格化し、パーソルイノベーションの「Reskilling Camp」を導入。IoT・AI・データ解析部をDX推進室に統合してグループ全体のデータ経営を加速。半導体・エレクトロニクス分野をAI需要対応の成長領域に位置づけ。
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。
アルプスアルパイン
オムロン・清水建設・日本IBMと共同で視覚障害者向け自律型ナビゲーションロボット「AIスーツケース」を開発。大阪・関西万博で2025年4月~10月の長期実証を実施し、複数台同時運用による社会実装モデルを検証。
京セラ(多層セラミックコア基板)
先端半導体パッケージ向けの多層セラミックコア基板を開発し、AI半導体の大型化に伴うパッケージ基板の反り問題を解決。従来の有機コア基板より高い曲げ強度を実現し、2026年に長崎新工場を設立してAIデータセンター向けに商用化を計画。
帝人(Tenax Next)
製造プロセスの効率化と再生可能エネルギーの活用により、CO2排出量を約35%削減する環境配慮型炭素繊維製品ブランド「Tenax Next」を立ち上げ。AIやDXを活用した製造工程の最適化で、環境負荷低減と品質維持を両立。
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。
ヒロセ電機
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。
日本車輌製造
JR東海の子会社である日本車輌製造が、工場内で走る大型運搬車向けの自動運転システムを開発。遠隔で行き先を指定すれば最高時速15kmで目的地まで走行でき、熟練運転技術が必要な製鉄所等での省力化に貢献。
日本信号
インフラ協調型の自動運転支援システムを開発し、信号機やカメラ・LiDARから得たデータをAI画像処理で解析。自動運転車の進路上のオブジェクトを検出し衝突リスクを算出して危険情報を提供。交通データの無線送信で自動運転活用も視野に。
ハーモニック・ドライブ・システムズ
ヒューマノイドロボット市場の開拓に向け約100億円の戦略投資を実施し、波動歯車減速機の量産体制を整備。バックラッシュゼロ・位置決め精度±1秒角の超精密減速機が世界中のヒューマノイドロボットに採用されている。
LIXIL(AI見積ラクみつ)
Google Gemini 2.0を活用したリフォーム営業支援AI「ラクみつ」をL-ポケットアプリに搭載。窓の写真をアップロードするだけで約10秒でサイズ推測・商品提案・概算見積・補助金算出を自動化し、営業担当者の現場対応を効率化。
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。
堀場製作所
燃料電池触媒の混合分散条件を自律探索するAIシステム「混合分散ROPES」を東京大学・金沢大学と共同開発。従来の試行錯誤と比較して探索効率を100倍以上に向上させ、NEDO委託事業として実用化を推進。